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4深度学习，人工智能，系统设计与实现，多语种语音合成，语音克隆，目标检测，语义分割，人脸识别，车牌识别，３D目标检测跟踪，姿态识别，路径规划，非接触心率检测，风格迁移,点云分割，绝缘子检测，场景分类，肿瘤分割，AI萌脸换脸，人脸融合黑科技，自然语言情感分析，模型轻量化剪枝，图卷积推荐算法，分布式函数规则发现，田间杂草识别等(毕业论文，普刊，科技核心，中文核心，EI，SCI)
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3团队寻求语义分割项目，现有成熟语义分割人力30+，ps或平台工具都可以，行驶场景、室内室外和人体等等都可胜任，有需要的老板留联系方式
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1视频实例分割，实例分割，语义分割，目标检测，远程指导，改进，代跑，创新点，画图等等，可远程线上手把手教学，包教包会。
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0ckpt/ade20k-resnet50dilated-ppm_deepsup/encoder_epoch_20.pth 就这个文件，哪个大哥可以分享下吗
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1备注来意~ 带3学8带6做5你0弄7不2了9的0我基本上都可以弄~
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0网页链接
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0哪位大神知道这儿咋错了吗？
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5有现成的语义分割的毕设，包括代码和报告，有需要加 叩叩 2746571865
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0有人看过这一篇文章吗？怎么用pytorch复现啊
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6早期的语义分割有依赖聚类以及传统的机器学习、统计学习方法。 第一个采用神经网络进行语义分割的方法FCN(Fully Convolutional Networks)全卷积神经网络,后来的许多语义分割网络框架大都有FCN的影子 SegNet：FCN基础上的改进 Unet：提出更加规则的网络结构， Deeplab 系列
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0实例分割在语义分割基础上，增加了对于同类物体，但不同的个体，予以标签区分，例如苹果A，苹果B，是两个标签，加以区分。 目前的实例分割架构有FCIS,Fully convolutional Instance Segmentation Mask RCNN等
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0亲爱的各位吧友：欢迎来到语义分割
