
litanyue707299
- 粉丝: 1
最新资源
- 该代码实现了一个基于PyQt5的图像分割系统,结合了深度学习模型(CBAM-UNet)进行医学或自然图像的语义分割任务 系统分为训练和推理两部分,支持多类别分割,并提供了可视化界面
- 基于UNet架构的交互式图像分割系统,支持通过边界框(Bounding Box)提示引导模型进行目标分割 系统包含训练和推理两部分,主要针对医学或自然图像中的单目标分割任务
- 使用Tesseract-OCR图像识别身份证号
- 基于UNet的**交互式点提示图像分割系统**,支持用户通过点击图像指定前景/背景点,引导模型进行精准分割改进
- 目标检测模型输出结果评估脚本,输出检出率,误检率,map等信息
- C# 实现百分制成绩转换为五分制
- maven下载安装与配置.md
- maven下载安装与配置.md
- maven下载安装与配置.md
- 基于ResNet架构并结合CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制的图像分类系统
- maven下载安装与配置.md
- maven下载安装与配置.md
- maven下载安装与配置.md
- 基于ResNet34并结合自注意力机制(Self-Attention)的图像分类系统
- 通过-getattr-实现懒加载属性时需注意哪些陷阱?
- maven下载安装与配置.md
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈


