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nips2012_supplementary
- 通过波尔兹曼机深度学习进行图像分割,分割效果明显好于一般方法，并且通用性较强。-Boltzmann machine through deep learning for image segmentation
rcnn-master
- 区域卷积网络 深度学习在目标检测、图像分割方面的应用代码 基于caffe操作平台-region convolutional net ,the adaptin of dep learning on object detection and segmentation
1
- 基于区域图和深度相似性表征的SAR图像分割，关于深度学习的一个文章，很有代表性，可以参考。-SAR image area map and characterize the depth of similarity based segmentation on a deep learning of the article, very representative, you can refer to.
FCN.tensorflow-master
- 基于tensorflow，通过FCN实现图像分割的深度学习算法(Based on tensorflow, depth learning algorithm for image segmentation through FCN)
caffe-segnet
- 智能车导航，神经网络学习，适合初学者，可以跨平台使用，需要安装caffe(Intelligent vehicle navigation)
train_1
- 用U-net进行脑部图像多类分割，用keras框架进行实现(U-net brain segmentation keras tensorflow background)
Make3DFeature-master
- 基于单幅图像，采用马尔科夫随机场进行三维重建，即推测方向。本文仅假设场景由多个小平面组成，算法将图像分割为若干超像素块，同时考虑深度信息和不同超像素间的关系，进行有监督学习。(rnn_trainnet.m is a scr ipt used for training the S-RNN rnn_testnet.m is a scr ipt used for generating a summary of multiple albums, and selecting the best summa
pecialization
- 一个用来进行分割的程序,是使用fm算法设计的分割VLSI电路的程序()
yqyrlzi
- 分段线性分割的算法,用于进行自底向上的分段线性时间序列分割()
第 26 章 基于最小误差法的胸片分割系统
- MATLAB计算机视觉与深度学习实战-运行代码 源代码第26章 基于最小误差法的胸片分割系统(MATLAB computer vision and deep learning - running code,Chest slice segmentation system based on minimum error method)
CISC-slhcor
- 这篇文章是关于在复杂场景中进行景物的分割,这个算法较之以前的算法有点是加速分割的速度,()
基于SVM的图像分割-真彩色图像分割
- 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割，含有源程序和数据(Image Segmentation Based on SVM - True Color Image Segmentation)
salience_object_detection-master
- 用深度学习框架Pytorch的图像语义分割(Image semantic segmentation using deep learning framework Pytorch)
Unet-master1
- 适用对象：小样本数据。功能：分割各种类型图像。评价：效果良好的深度学习算法。(Applicable object: small sample data. Function: Segmentation of various types of images. Evaluation: A good deep learning algorithm.)
Robust_ESF
- 基于学习的ACM算法，通过采用SVM和神经网络来拟合图像的边界，从而快速分割(This is a method for image segmentation.)
神经网络3
- 人工智能分割图像方法，运用深度学习实现，程序可直接使用(The method of image segmentation based on artificial intelligence and realized by deep learning)