Advertisement

DeepForest-pytorch：基于Pytorch的树冠RGB检测深林模型实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
DeepForest-pytorch是一款采用PyTorch框架构建的深度学习工具包，专为树木冠层的RGB图像分类与检测设计，适用于生态学研究及林业管理。 DeepForest 是一个用于从机载RGB图像中训练和预测单个树冠的Python软件包。它包含了一个预先构建并根据国家生态观测站网络（NEON）数据进行训练的模型，用户可以在此基础上通过注释和训练来创建自己的定制化模型。 该工具使用基于远程感测技术（RVA，即RGB图像）的预处理核心树冠检测模块。DeepForest 的开发证明了 NEON 数据集的有效性，并且可以通过这种技术从大量机载影像中准确地识别出单个树木的位置和特征信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • DeepForest-pytorch：基于Pytorch的树冠RGB检测深林模型实现
    优质
    DeepForest-pytorch是一款采用PyTorch框架构建的深度学习工具包，专为树木冠层的RGB图像分类与检测设计，适用于生态学研究及林业管理。 DeepForest 是一个用于从机载RGB图像中训练和预测单个树冠的Python软件包。它包含了一个预先构建并根据国家生态观测站网络（NEON）数据进行训练的模型，用户可以在此基础上通过注释和训练来创建自己的定制化模型。 该工具使用基于远程感测技术（RVA，即RGB图像）的预处理核心树冠检测模块。DeepForest 的开发证明了 NEON 数据集的有效性，并且可以通过这种技术从大量机载影像中准确地识别出单个树木的位置和特征信息。
     
  • BlazeFace-PyTorch: PyTorch中的BlazeFace人脸检测模型实现
    优质
    简介：BlazeFace-PyTorch是在PyTorch框架下对BlazeFace算法的人脸检测模型进行的高效实现，适用于实时应用和研究开发。 Python中的BlazeFace 是一种由Google Research 提供的快速且轻量级面部检测器，并作为Google 框架的一部分提供预训练模型。除了边界框外，BlazeFace 还可以预测脸部关键点的六个位置（即两只眼睛、两个耳朵、鼻子和嘴巴）。由于BlazeFace 被设计为在移动设备上运行，因此其预训练模型采用TFLite 格式。 我希望能够使用PyTorch 来调用它，于是进行了转换。需要注意的是，MediaPipe 模型与BlazeFace 论文中的描述略有不同：它采用了3x3 的深度卷积而非5x5；并且仅包含一个“单个” BlazeBlock 而非论文中提到的两个“双重” BlazeBlock。 此外，在BlazePaper 中提及了两种模型版本，一种是为前置摄像头设计的，另一种则是为了后置摄像头。然而，本仓库只包含了前置摄像头版本，并且这是唯一能找到经过官方训练的数据集的型号。
     
  • KGCN-pytorch：基于PyTorch的KGCN模型实现
    优质
    KGCN-pytorch是基于流行的深度学习框架PyTorch实现的知识图谱卷积网络(Knowledge Graph Convolutional Network, KGCN)模型。该库提供了灵活且高效的工具，用于处理和分析复杂的知识图谱数据，适用于推荐系统、问答系统等应用场景。 KGCN-火炬是推荐系统的知识图卷积网络的Pytorch实现：王宏伟、赵M、谢星、李文杰、郭敏仪在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中的工作。 电影数据集的原始评级文件太大，无法包含在此仓库中。首先对评级数据进行分类： ``` wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip unzip ml-20m.zip mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ ``` 音乐没事做其他数据集如果要使用自己的数据集，则需要准备两个文件。评分数据每行应包含（用户-ID、物品-ID和评级）。在此仓库中，它是pandas数据框结构。 知识图由每个三元组（头-关系尾）组成，在此仓库中，它们是字典类型。
     
  • 基于PyTorch的深度学习车道线检测模型
    优质
    本研究提出了一种基于PyTorch框架的深度学习算法，专门用于车辆车道线的精准检测。该模型在大规模道路数据集上进行训练，表现出卓越的性能和鲁棒性。 基于PyTorch的深度学习车道线检测模型包含多个Python文件及一些处理方法，可自行更改以进行学习研究使用。该模型经过测试效果良好，具有较高的检测精度。具体使用方法已在README文档中详细写明，下载后即可直接使用。
     
  • 基于PyTorch的Yolov4目标检测模型代码实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了先进的YOLOv4目标检测算法，提供高效准确的目标识别与定位能力，适用于多种视觉任务需求。 使用Yolov4训练自己的目标检测模型的教程可以参考相关文章。该文章详细介绍了如何利用YOLOv4进行自定义的目标检测任务设置与训练流程。
     
  • 基于 PyTorch 的深度学习 ECG 模型实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架，致力于开发高性能的心电图(ECG)深度学习模型，旨在提高心律失常等心脏疾病的诊断准确率与效率。 PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，在构建各种人工智能模型方面被广泛使用。在心电图（ECG）领域，研究人员利用 PyTorch 开发深度学习模型来识别心脏疾病和异常情况。这些模型可以从心电图数据中提取复杂的特征，帮助医生进行准确的诊断和预测。 一种常见的用于 ECG 的深度学习模型是卷积神经网络 (CNN)，它能够有效地从时间序列数据中捕获模式与特征。研究人员使用 PyTorch 构建 CNN 模型，输入为原始的心电图信号，输出则是心脏状态的分类或预测结果。通过大量心电图数据训练后，CNN 模型可以自动学习识别不同心脏疾病的模式，并提高诊断准确性和效率。 除了 CNN 之外，循环神经网络 (RNN) 和长短时记忆网络 (LSTM) 等模型也被应用到 ECG 分析中。这些模型能够处理时间序列数据，在 PyTorch 中实现也很容易。通过组合不同的神经网络层，研究人员可以构建复杂的深度学习架构来更好地理解和分析心电图数据。 PyTorch 提供了丰富的工具和库以简化深度学习模型的开发与训练过程。借助于自动微分功能以及 GPU 加速计算等特性，研究人员能够优化其模型并加快训练速度。
     
  • Deep-SVDD-PyTorch: PyTorch下的深度SVDD异常检测实现
    优质
    简介：Deep-SVDD-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的深度支持向量数据描述（SVDD）工具包，适用于进行高效的异常检测任务。 深度SVDD的PyTorch实现该存储库提供了我们ICML 2018论文“深度一类分类”中介绍的Deep SVDD方法的实现。如果您使用我们的作品，请引用以下文章： @InProceedings{pmlr-v80-ruff18a, title = {Deep One-Class Classification}, author = {Ruff, Lukas and Vandermeulen, Robert A. and G{\o}rnitz, Nico and Deecke, Lucas and Siddiqui, Shoaib A. and Binder, Alexander and M{\u}ller, Emmanuel and Kloft, Marius}, booktitle = {Proceedings of the International Conference on Machine Learning}, year = {2018} }
     
  • Faster-RCNN目标检测模型的Pytorch实现
    优质
    本项目基于PyTorch框架实现了经典的目标检测算法Faster R-CNN，适用于物体识别与定位任务，具有高效性和准确性。 Faster R-CNN（快速基于区域的卷积神经网络）是一种广泛使用的目标检测框架，由Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick和Jian Sun在2015年提出。它具有里程碑意义地将区域建议网络（RPN）与卷积神经网络结合在一起，实现了端到端的检测流程，并显著提升了目标检测的速度和精度。 以下是Faster R-CNN的一些关键特性： - 端到端训练：Faster R-CNN是首个实现从原始图像直接预测边界框及类别标签的目标检测模型，无需额外预处理或特征提取步骤。 - 区域建议网络（RPN）：该框架引入了RPN，这是一种滑动窗口机制，能够快速生成目标候选区域。 - 候选区域：由RPN产生的候选区域会经过ROI池化层的转换，以获得固定尺寸的特征图。这有助于对不同大小的目标进行分类和边界框回归处理。
     
  • 基于PyTorch的Bert模型实现
    优质
    本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了预训练语言模型BERT，并在此基础上进行微调和应用开发。 基于PyTorch实现的BERT模型是一种预训练的自然语言处理模型，在大规模文本数据上进行预训练后可以通过微调适应各种NLP任务，如文本分类、语言生成、问答等。该代码包含以下主要组件：PositionalEncoding用于为输入序列添加位置信息；MultiHeadAttention多头自注意力机制捕捉不同单词之间的关系；PositionwiseFeedForward前馈神经网络增强模型的表达能力；TokenEmbedding词嵌入层将输入的单词索引转换为向量表示；SegmentEmbedding分割嵌入层表示句子的分割信息；PositionEmbedding位置嵌入层添加序列中单词的位置信息。TransformerLayer由多头自注意力和前馈神经网络组成。
     
  • 基于PyTorch的新冠肺炎检测识别方法
    优质
    本研究提出了一种基于PyTorch框架的高效新冠肺炎检测识别方法，利用深度学习技术分析医学影像数据，实现快速准确的诊断辅助。 新冠肺炎是一种多发且严重的感染性疾病，可以发生在任何年龄群体中，但儿童较为常见。在X光影像上，新冠肺炎表现为肺部出现炎性浸润阴影。肺炎早期的症状和体征并不明显，容易被漏诊或误诊。 近年来，随着深度学习技术在图像分类领域的进步以及各种权威医疗机构公开医疗影像数据的推动下，深度学习技术开始逐步应用于医学图像处理领域。利用这些先进技术对医学图像进行分析可以获得更为客观的评价，并且可以发现一些细微、不易察觉的信息，从而提高诊断准确率。 本段落使用PyTorch完成算法设计，并进行了可视化测试图片患病概率的设计工作。