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Flownet2.TF：基于TensorFlow-1.2.0的预构建FlowNet模块

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简介：
Flownet2.TF是基于TensorFlow-1.2.0开发的一个预构建FlowNet模块，用于实现光流估计。它提供了高效且灵活的框架以进行深度学习研究与应用。 FlowNet2（TensorFlow） 此回购包括FlowNetC、S、CS、CSS、CSS-ft-sd、SD 和 2 （用于 TensorFlow）。大部分内容来自相关资源，并且我们进行了一些调整： 现在可以处理任意大小的输入。 安装后，只需将整个文件夹 FlowNet2_src 复制到您的代码库即可使用。有关详细信息，请参见 demo.py 文件。 环境 该代码已经过 Python3.6 和 TensorFlow1.2.0 以及 Tesla K80 GPU 的测试。系统是 Ubuntu 14.04。 安装 您必须先安装 CUDA：make all。 注意：根据使用的 GPU，可能需要修改相关设置。 下载砝码 要下载所有模型的权重（约 4.4GB），请在 FlowNet2_src/checkpoints 目录中运行 download.sh 脚本。所有测试脚本都依赖于这些检查点来正常工作。 推论模式 python demo.py

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  • Flownet2.TF：基于TensorFlow-1.2.0的预构建FlowNet模块
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    Flownet2.TF是基于TensorFlow-1.2.0开发的一个预构建FlowNet模块，用于实现光流估计。它提供了高效且灵活的框架以进行深度学习研究与应用。 FlowNet2（TensorFlow） 此回购包括FlowNetC、S、CS、CSS、CSS-ft-sd、SD 和 2 （用于 TensorFlow）。大部分内容来自相关资源，并且我们进行了一些调整： 现在可以处理任意大小的输入。 安装后，只需将整个文件夹 FlowNet2_src 复制到您的代码库即可使用。有关详细信息，请参见 demo.py 文件。 环境 该代码已经过 Python3.6 和 TensorFlow1.2.0 以及 Tesla K80 GPU 的测试。系统是 Ubuntu 14.04。 安装 您必须先安装 CUDA：make all。 注意：根据使用的 GPU，可能需要修改相关设置。 下载砝码 要下载所有模型的权重（约 4.4GB），请在 FlowNet2_src/checkpoints 目录中运行 download.sh 脚本。所有测试脚本都依赖于这些检查点来正常工作。 推论模式 python demo.py
     
  • Flownet2-TF：基于深度网络的FlowNet 2.0光流估计发展
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    Flownet2-TF是FlowNet 2.0在TensorFlow上的实现版本，用于进行高效的光流估计。该项目通过深度学习技术改进了视频帧间运动分析。 FlowNet2（TensorFlow） 此仓库包含用于TensorFlow的FlowNet2 [1]。它包括FlowNetC、S、CS、CSS、CSS-ft-sd、SD和2。 安装： ``` pip install enum pip install pypng pip install matplotlib pip install image pip install scipy pip install numpy pip install tensorflow Linux： sudo apt-get install python-tk 您必须安装CUDA： make all 下载砝码： 要下载所有模型，请按照以下步骤操作。 ```
     
  • Flownet2-Pytorch：基于Pytorch的FlowNet 2.0实现
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    Flownet2-Pytorch是利用PyTorch框架重现的FlowNet 2.0项目。该项目提供了一个灵活且高效的平台，用于学习和研究光流估计技术。 Flownet2-pytorch是FlowNet的PyTorch实现版本。它支持多GPU训练，并提供有关干净数据集与最终数据集的训练或推理示例。相同的命令可用于其他数据集的训练或推断，详情请参考相关文档。此外，该库还支持使用fp16（半精度）进行推理。 网络架构部分提供了多种不同的Flownet神经网络结构选项：FlowNet2S、FlowNet2C、FlowNet2CS、FlowNet2CSS 和 FlowNet2SD。每个网络的BatchNorm版本也可用。需要注意的是，FlowNet2或其衍生模型（如FlowNet2C*）依赖于自定义层Resample2d和Correlation 。这些定制层与CUDA内核的PyTorch实现可供使用。 数据加载器部分提供了相关说明和支持。
     
  • 基于TensorFlow 2的YOLOv5实现：YOLOv5-tf
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    YOLOv5-tf是基于TensorFlow 2框架构建的一个高性能目标检测项目，它是YOLOv5模型在TensorFlow平台上的移植版本。此项目旨在提供一个易于使用且高效的解决方案，适用于各种视觉任务和应用场景。 使用TensorFlow 2实现火车在config.py更改数据集路径和class_dict，在config.py选择版本可选。运行`python generate.py`为您的数据集生成锚点，并在config.py中调整锚点设置，然后通过执行`python train.py`进行训练测试。要开始，请确保数据集结构如下： ``` ├── Dataset folder │ ├── IMAGES │ │ ├── 1111.jpg │ │ ├── 2222.jpg │ ├── LABELS │ │ ├── 1111.xml │ │ ├── 2222.xml │ ├── train.txt │ └── test.txt ``` 注意，xml文件应为PascalVOC格式。`train.txt`包含不带扩展名的图像名称。推荐（适用于Docker用户）进行如下操作： ```docker pull docker run -it --rm -v $(pwd):/app/ ``` 请确保根据实际情况调整上述命令中的路径和参数。
     
  • SiamFC-TF：基于TensorFlow的SiamFC追踪器
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    SiamFC-TF是一款使用TensorFlow框架实现的视觉跟踪工具，它基于SiamFC算法，为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活且易于修改的单目标跟踪解决方案。 SiamFC-TensorFlow是基于TensorFlow的跟踪方法，在论文中的描述表明它是一个改进版本的基线模型，能够在高帧率下实现最新的性能水平。文中介绍的其他一些与之性能相近但网络结构更浅的方法尚未被移植到此代码库中。 注意1：结果应类似于我们的MatConvNet实现（即稍好或略差）。如需进行直接比较，请参考项目页面提供的预先计算的结果或原始代码。 注意2：当前，该代码仅支持使用预训练的模型在正向模式下运行。为了设置环境，如果尚未安装virtualenv，则需要执行`pip install virtualenv`命令；然后利用Python 2.7创建新的虚拟环境virtu。
     
  • TF-Deep-Learning：基于TensorFlow的深度学习模型合集
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    TF-Deep-Learning 是一个基于 TensorFlow 的开源项目，提供了一系列用于构建、训练及部署深度学习模型的工具和资源。该项目汇集了各种经典的神经网络架构，并支持快速实验与开发先进的机器学习应用。 该存储库包含我从Udacity的入门到TensorFlow深度学习课程的工作。 内容： 1. 摄氏到华氏转换器 目的：使用线性回归模型（根据输入预测单个值）进行机器学习的概念证明项目。 潜在扩展方向包括能够一次测试多个数字，而不是一个值；查找其他线性方程之间的关系以及更复杂的方程之间的关系。 2. 服装分类器 目的： 使用简单的神经网络从Fashion MNIST数据集中对10种类型的服装进行分类。该模型在测试集上的准确率为87.84%。 使用的数据集涉及了以下对比： - 线性回归与分类问题的区别； - 分类任务使用稀疏分类交叉熵损失函数和softmax激活函数，而回归任务则不使用特定的激活函数且通常采用均方误差作为损失度量。 3. 使用卷积神经网络（CNN）进行服装分类 目的：建立并训练一个卷积神经网络对服装图像进行识别。
     
  • 基于Maven构建的SSM多模块示例
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    本项目为基于Apache Maven构建的SSM（Spring+Spring MVC+MyBatis）框架多模块Java Web应用示例，适合初学者学习和参考。 基于 Maven 构建的多模块 SSM 演示项目包含阿里的一个 setting 文件。欢迎大家关注我的个人博客，一起学习交流。
     
  • 在TensorFlow中构建LSTM模型
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  • TensorFlow-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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    这是一份针对Python 3.6版本的Windows amd64操作系统的TensorFlow库安装包，版本为1.2.0。 TensorFlow模块和库已经由本人测试确认可用，欢迎下载。
     
  • 构建模块.dotx
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    《构建模块.dotx》是一份可编辑的Word模板文件，用于创建和定制文档模块，方便用户重复使用特定格式或内容片段，提高工作效率。 Building Blocks.dotx是Word 2007的页码模板，已经亲测有效。安装方法可以自行在搜索引擎中查找相关教程。