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AOD-NET（TensorFlow版）

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简介：
AOD-NET(TensorFlow版)是一款基于深度学习框架TensorFlow开发的目标检测模型，专为准确识别和定位图像中的多个目标而设计。 使用TensorFlow编写的AOD-NET项目包含多个文件夹：论文、NYU-V2数据集、合成数据集模块、训练模块以及测试模块。

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  • AOD-NET（TensorFlow版）
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    AOD-NET(TensorFlow版)是一款基于深度学习框架TensorFlow开发的目标检测模型，专为准确识别和定位图像中的多个目标而设计。 使用TensorFlow编写的AOD-NET项目包含多个文件夹：论文、NYU-V2数据集、合成数据集模块、训练模块以及测试模块。
     
  • AOD-Net: Pytorch与Caffe下的AOD-Net
    优质
    简介：AOD-Net是一款用于自动驾驶场景下密集人群检测的深度学习模型，在PyTorch和Caffe框架中均有实现，适用于多种道路监控应用。 AOD-Net是ICCV 2017上提出的一种轻量级且高效的端到端除雾神经网络。您可以轻松快速地进行训练或测试。在测试阶段，我们提供了test.py脚本、相关原型及数据集，您只需通过“python test.py”命令即可使用GPU/CPU获取结果。 基于AOD-Net的贡献，我们在该模型中引入了位置归一化（PONO），从而显著提升了性能表现。改进前后的对比显示：对于TestSet A，PSNR从19.69 dB提升至20.38 dB，SSIM值从0.8478增加到0.8587；而对于TestSet B，则分别达到了PSNR为21.54 dB（改进后变为21.67 dB）和SSIM为0.9272（提升至0.9285）。希望这些信息对您的研究有所帮助。
     
  • AOD-Net源代码.rar
    优质
    AOD-Net源代码包含用于目标检测和识别的先进深度学习模型AOD-Net的相关编程文件。此资源适用于研究与开发人员，旨在提升图像处理技术效率及准确性。 AOD-Net去雾网络训练数据集包含两部分：一部分是original_image，另一部分是training_images。
     
  • AOD-Net代码包.zip
    优质
    AOD-Net代码包包含了用于实现先进对象检测与分割(AOD)任务的深度学习模型的源代码和相关文件。此资源适合研究人员及开发者使用。 本段落件包含有雾图像数据集生成代码和AOD-Net去雾方法的实现，可以直接运行。
     
  • AOD-Net的PyTorch数据集
    优质
    AOD-Net的PyTorch数据集是一款专为自动驾驶车辆设计的数据集合，利用PyTorch框架支持高效训练与部署，旨在提升雾天条件下目标检测及识别能力。 AOD-Net pytorch数据集包括original_image.zip和training_images.zip两个文件。
     
  • Tensorflow版PSP Net代码
    优质
    本项目提供基于TensorFlow实现的PSPNet代码，适用于图像语义分割任务。该模型结构精良，性能优越，在多个数据集上取得优秀成果。 当然可以，以下是去掉不必要的部分后的代码导入语句： ```python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io as sio ``` 这段代码仅用于在Python环境中导入必要的库以便后续使用TensorFlow版本的PSPNet时进行相关操作。
     
  • Python PyTorch实现的AOD-Net去雾网络源代码
    优质
    这段简介可以描述为：“Python PyTorch实现的AOD-Net去雾网络源代码”是一个基于深度学习技术的图像处理项目。它使用PyTorch框架来训练和部署一种名为AOD-Net的神经网络，该网络专门用于去除照片中的雾霾效果，增强视觉清晰度。 AOD-Net去雾网络的Python源代码使用PyTorch编写，通过卷积神经网络对雾霾图像进行处理和优化。该实现基于深度学习框架PyTorch完成。
     
  • AOD-Net单图像去雾算法实现【含代码、论文及PPT】
    优质
    本项目介绍并实现了AOD-Net单幅图像去雾算法，包括源代码、学术论文和演示文稿。适合研究与学习使用。 此压缩包包含IEEE论文AOD-Net的原始英文paper文档、pytorch代码实现和个人制作的PPT说明。该PPT详细介绍了论文的具体实现思路和Torch编写方法，分享给大家！
     
  • UCAS-AOD-benchmark：基于UCAS-AOD数据集的基准测试
    优质
    简介：UCAS-AOL基准测试是针对UCAS-AOD数据集设计的一套评估体系，用于评价不同目标检测算法在航空图像中的性能。 UCAS-AOD基准是基于UCAS-AOD数据集的性能评估标准。（目前仅测试了定向盒）介绍UCAS-AOD数据集由于缺乏官方划分，比较不同模型上的性能存在困难。如果采用相同的划分策略，则可以直接与我们的测试结果进行对比。 要使用该数据集，请先下载并解压缩到您的root_dir文件夹中，并将文件夹重命名为“UCAS_AOD”。接着，把我们提供的图像集合文件train.txt、val.txt和test.txt放入“UCAS_AOD/ImageSets”目录下。运行data_prepare.py脚本（请根据需要修改数据集路径），您会得到如下结构的目录： ``` UCAS_AOD └───AllImages │ │ P0001.png │ │ P0002.png │ ... └───P1510.png └───Annotations ... ```
     
  • AOD炉控制程序
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    AOD炉控制程序是一款专为钢铁冶炼企业设计的智能化管理系统，通过优化AOD（Argon Oxygen Decarburization）精炼过程中的各项参数设置与操作流程，实现对不锈钢及其他特种钢生产过程中关键工艺环节的有效监控和精确调控。该系统不仅有助于提升产品质量及产量，还能显著降低能耗和成本，确保生产的高效稳定运行。 AOD炉控制程序使用西门子200PLC STEP 7 MicroWIN软件编写，适用于学习用途。