基于深度学习的图像修复Python代码及数据集合集+项目指南.zip

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简介：
本资源包提供一套全面的基于深度学习的图像修复解决方案，包括Python实现代码、训练所需的数据集和详尽的项目指导文档。适合研究与应用开发。该资源包含了基于深度学习的图像修复算法的Python源码、数据集以及项目说明文件，适用于计算机相关专业的学生进行毕业设计或课程作业使用。此项目的代码已经过个人导师指导并通过评审，获得96.5分的好成绩。它不仅适合正在撰写毕设的学生和需要实战练习的学习者，也适用作课程设计或者期末大作业的参考材料。项目源码经过全面测试，并确保在成功运行后才上传至资源库中，请放心下载使用。此外，代码具备一定的灵活性，允许用户根据自身需求进行修改与扩展，以适应不同的应用场景或研究方向。无论是作为学习资料还是实际工作中的应用案例，本项目均具有很高的参考价值。此资源适合计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等相关专业的在校学生和教师使用；同时也非常适合编程新手进阶学习。此外，该代码可以用于毕业设计、课程作业等项目的初期演示或开发阶段。

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基于深度学习的图像修复Python代码及数据集合集+项目指南.zip

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本资源包提供一套全面的基于深度学习的图像修复解决方案，包括Python实现代码、训练所需的数据集和详尽的项目指导文档。适合研究与应用开发。该资源包含了基于深度学习的图像修复算法的Python源码、数据集以及项目说明文件，适用于计算机相关专业的学生进行毕业设计或课程作业使用。此项目的代码已经过个人导师指导并通过评审，获得96.5分的好成绩。它不仅适合正在撰写毕设的学生和需要实战练习的学习者，也适用作课程设计或者期末大作业的参考材料。项目源码经过全面测试，并确保在成功运行后才上传至资源库中，请放心下载使用。此外，代码具备一定的灵活性，允许用户根据自身需求进行修改与扩展，以适应不同的应用场景或研究方向。无论是作为学习资料还是实际工作中的应用案例，本项目均具有很高的参考价值。此资源适合计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等相关专业的在校学生和教师使用；同时也非常适合编程新手进阶学习。此外，该代码可以用于毕业设计、课程作业等项目的初期演示或开发阶段。

DLIR深度学习图像配准Python代码及项目指南.zip

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本资源包提供了一套基于Python的深度学习图像配准工具和教程，适用于科研人员与工程师进行医学影像、遥感等领域的图像处理研究。【资源说明】DLIR深度学习图像配准Python源码及项目操作指南.zip ## 训练部分 ### 2D训练脚本：**train_vm_2d.py** 本地运行步骤： 1. 启动visdom以实现实时可视化。 ```shell python -m visdom.server ``` 2. 执行以下命令启动训练过程: ```shell python train_vm_2d.py \ -output output/mnist/ \ -is_visdom True \ -choose_label 5 \ -val_interval 1 \ -save_interval 50 ``` 针对数字5的预训练结果保存在`ckpts/mnist`目录中。 ## 预测部分 ### 2D预测脚本：**register_vm_2d.py** 本地运行步骤： ```shell python register_vm_2d.py \ -output output/mnist_test/ \ -model output/mnist/reg_net_299.pth \ -is_visdom True \ -choose_label 5 ``` ### 预测结果可视化模型在数字3上同样表现出泛化的性能，即使该数字未参与训练过程。其他数字也呈现出类似的效果。 ## 3D配准部分使用LPBA40数据集进行实验（这是一个包含3D脑部MRI的数据集合）。 ### 训练脚本：**train_vm_3d.py** 训练脚本如下： ```shell #!/bin/bash #SBATCH -J LPBA #SBATCH -p gpu1 #SBATCH -N 1 #SBATCH -n 1 #SBATCH --gres=gpu:1 #SBATCH -o logs/trainOutLPBA.txt #SBATCH -e logs/trainErrLPBA.txt NP=$SLURM_JOB_GPUS CUDA_VISIBLE_DEVICES=$NP python train_vm_3d.py \ -dataset lpba40 \ -output output/lpba/ \ -resume /public/home/jd_shb/fromgithub/registration-in-action/output/lpba/lpba40_best71.pth \ -batch_size 2 \ -lr 1e-4 \ -apply_lr_scheduler \ -epochs 800 \ -weakly_sup # 使用分割标签辅助训练 -sim_loss MSE -sim_weight 1.0 -dice_weight 0.1 -img_folder /public/home/jd_shb/fromgithub/multimodal/OBELISK_V02/preprocess/datasets/LPBA40/train -label_folder /public/home/jd_shb/fromgithub/multimodal/OBELISK_V02/preprocess/ ``` ### 注意事项 - 项目中的所有代码均已通过测试，并在功能正常的情况下上传，用户可以放心下载和使用。 - 此资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工进行学习或工作用途。同时适用于初学者进阶学习以及作为毕业设计项目、课程作业等参考材料。 - 对于具有一定基础的学习者来说，在此基础上可以根据个人需求进一步修改代码以实现其他功能，同样可以用于毕业设计和课程实验演示等场景中。欢迎下载并交流讨论，共同进步！

基于Keras和Unet的医学图像分割代码及数据集+项目操作指南.zip

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该压缩包包含一个使用Keras框架和U-Net架构进行医学图像分割的完整项目资源，包括预处理过的数据集、训练好的模型以及详细的项目操作指南。基于Keras+Unet实现医学图像分割源码、数据集及项目运行操作说明.zip 【文件介绍】 - datatrain：包含训练用的数据集，其中10%作为验证集。 - datarest：测试集，包括predict, predict1和predict11三个子目录，分别存储三次预测的结果。 - datatest：课程设计要求的预测图片。【项目运行步骤】进入unet文件夹: ``` cd pathtounet ``` 安装所需依赖库： ``` pip3 install -r environment.txt ``` 执行程序： ``` python3 name.py ``` `name.py`脚本包含以下模块： 1. data.py: 负责准备用于训练的数据集。 2. unet_model.py: 定义了UNet模型结构。 3. train.py: 用于训练模型的代码。 4. predict.py和predict_rest.py: 分别对datateatimage、datarestimage中的图片进行分割，并将结果保存到datatestpredict和datarestpredict目录中。 5. see.py: 输入文件路径，查看.nii格式的医学图像。

图像修复代码集合

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图像修复代码集合提供了一系列用于处理和修复受损或模糊图像的开源程序代码。这些资源涵盖多种编程语言及算法，旨在帮助开发者与研究人员改善图像质量，适用于数字媒体、医疗成像等领域。有关图像恢复的代码可以用MATLAB或VC编写，希望这能为你提供一定的帮助。

基于深度学习的FPS游戏角色识别源码及项目指南+游戏角色数据集.zip

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本资源包含基于深度学习的游戏角色识别代码和详细项目指导文档，附带丰富的FPS游戏内人物数据集，适用于AI研究与实践。基于深度学习的FPS游戏角色检测项目包括源码、使用指南及数据集。 **训练模型** - 训练结果将保存在 `yolov5-7.0/runs/train/exp/` 目录，其中 `bast.pt` 为最终生成的模型文件。 **环境配置** 系统需求：Windows10 + GPU；Python版本要求 >=3.8 安装依赖包： ```shell cd yolov5-7.0 # 进入yolov5-7.0目录 pip install -r requirements.txt ``` **测试模型** 运行以下命令以验证模型效果是否正常： ```python detect.py ``` 检测结果的图片将保存在 `yolov5-7.0/runs/detect/` 目录下。 **实际游戏应用** 执行 `predict.py` 文件，程序会连续截屏并识别目标角色。当系统定位到目标后，等待用户右键点击屏幕。一旦捕获到该操作信号，则自动将鼠标移动至识别的目标位置上。详细说明请参阅项目文档，内容详尽易懂。 **备注** - 本资源中的所有代码均经过测试验证无误，并确保功能正常才上传，请放心下载使用！ - 此项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程等）的在校生及教师或企业员工下载学习。同样适用于初学者进阶，也可作为毕业设计、课程作业项目的参考。 - 有能力的话可以在现有代码的基础上进行修改以实现更多功能，亦可直接用于个人研究项目中。欢迎各位交流探讨！

基于传统与深度学习方法的意图识别Python代码及数据集.zip

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本资料包包含了一系列用于实现和测试基于传统机器学习算法以及深度学习技术的意图识别系统的Python代码和相关训练数据。通过整合多种特征提取技术和模型架构，该资源旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，以探索和完善自然语言处理任务中的意图理解能力。【资源介绍】本项目提供了基于传统方法和深度学习方法的意图识别Python源码、数据集及项目说明。快速开始 --- **数据集** - ATIS：英文数据集，包含4978条训练样本和888条测试样本，共22个类别。 - SNIPS：英文数据集，包括13784条训练记录和700条测试记录，涉及7个类别。 **传统方法实现** - SVM ``` python -u train.py -dd {日期} ``` - LR（逻辑回归） ``` python -u train.py -dd {日期} ``` - Stack-Propagation ``` python -u train.py -dd {日期} ``` **Bi-model with decoder** ``` python -u train.py ``` **深度学习方法实现** - Bi-LSTM（双向长短时记忆网络） ``` python -u train.py ``` - JointBERT ``` python -u main.py --task {日期} --model_dir {模型目录} ``` - ERNIE ``` python -u train.py --task {日期} --model_dir {模型目录} ``` **测试** 在测试阶段，会输出训练时间等信息。

高精度图像修复的深度学习源代码

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本项目提供了一套基于深度学习技术实现高精度图像修复的源代码。通过先进的神经网络架构和训练方法，能够有效恢复受损或模糊区域，重现高质量视觉效果。图像修复是计算机视觉领域的重要任务之一，在数字艺术品修复与公安刑侦面部恢复等多种实际场景中有广泛应用。其核心挑战在于为缺失区域合成视觉逼真且语义合理的像素，要求这些新生成的像素在风格上要和原始图片保持一致。传统的图像修复技术主要包括基于结构的方法和基于纹理的方法两种。其中，BSCB模型（由Bertalmio等人提出）是代表性的基于结构方法之一；而CDD则是Shen等人的曲率扩散修补模型的一种代表性成果。至于基于纹理的修复算法，则以Criminisi团队提出的Patch-based纹理合成算法最为典型。尽管这两种传统技术在处理小范围破损区域时表现良好，但当需要修补较大面积的损坏部分时，它们的效果会显著下降，并且还可能出现图像模糊、结构扭曲、纹理不清晰以及视觉连贯性差等问题。

用于图像去雾的深度学习数据集

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本研究构建了一个专门用于图像去雾任务的深度学习数据集，旨在提升在各种环境条件下处理模糊图片的质量与效率。用于深度学习图像去雾的数据集包含了250张清晰的图片以及每张对应8种不同程度清晰度的变体图像共计2000张。

基于Python深度学习的GFPGAN图像修复算法源码实现

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简介：本项目采用Python编程语言和深度学习技术，实现了针对人脸区域进行精确修复的GFPGAN算法，并提供了详细的源代码。旨在提升低质量或损坏图像中人物面部的清晰度与自然度。本项目为Python深度学习框架下的GFPGAN图片修复算法实现，包含64个文件：26个Python源代码文件、8个配置文件（YAML）、8个Markdown文档、7个PNG图片文件、2个文本段落件、2个MDB数据库文件、1个Git忽略文件和1个JSON文件。该算法专注于图像修复领域，适用于需要高质量修复效果的图片处理应用。

汽车划痕修复的VOC深度学习数据集

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本数据集专为汽车划痕修复领域设计，利用深度学习技术减少挥发性有机化合物(VOC)排放，促进环保型修复方案的研发与应用。汽车表面划痕分割数据集包含约4777张汽车图像，并带有xml格式的分割标签信息。该数据集适用于缺陷检测、深度学习及划痕检测等领域。数据集已划分好训练集、验证集与测试集，可以直接调用使用。