- 通过合适的分类算法“学习”Sandstone_1.tif和Sandstone_1_segment.tif,掌握实现分区的模式 - 用学习到的分区的模式对Sandstone_2.tif进行分区,然后把生成的结果与“正确答案”:Sandstone_2_segment.tif比对,看看准确率如何? 实现思路
最近更新: 5个月前using faiss framework to categorize dog and cat
最近更新: 6个月前using faiss framework to categorize dog and cat
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最近更新: 6个月前前后端分离,C#、Vue。web端采用ElementUI,手机端采用VantUI,管理后台采用WebdeskUI。直播、视频学习、试题练习、测试、考试、学习证明、成绩打印,实现“学、练、考”一体。私有化部署,微信支付、支付宝支付,收益全掌控。永久授权,一次建设终身使用。安装量超四万家。
最近更新: 7个月前本项目使用FAISS库实现了基于K近邻的图像分类器。该分类器可以使用CPU或GPU进行训练,并支持两种特征提取方法:flat和vgg。用户可以选择使用sklearn或faiss库实现K近邻算法。
最近更新: 7个月前本项目使用gradio应用在 minist 上训练的最有 KNN 模型就行手写数字识别。
最近更新: 7个月前