传知代码

5分钟速成半监督医学图像分割 概述 一、论文思路 二、模型介绍 三、细节分析 动态一致性阈值 分解一致性 四、复现过程 部署方式

烟雾or有害气体监测报警装置 概述 附件稿件内容展示 流程设计 硬件说明 配件清单 配件样式以及电气图纸 虚拟接线示意图 核心代码 使用方式

疯狂交互学习的BM3推荐算法（论文复现） 多模态推荐系统 示例 对比学习 什么是对比学习？ 关键思想 优点 自监督学习 什么是自监督学习？ 优点 实现自监督学习的方法 解决方案 框架图 损失函数（每一

记忆注意力用于多模态情感计算（论文复现） 情感计算 一、概述 二、研究背景 三、模型结构和代码 1. 记忆注意力模块（EM） 2. 文本增强模块 六、数据集介绍 七、性能展示 对比实验： Case S

交通路口智能监测平台实现（论文复现） 1.概述 2.工程文件简介 2.1 工程文件结构 2.2 训练检测模型 2.2.1 准备数据集 2.2.2 训练自己的权重文件 2.2.3 使用自己的权重文件 3

文本分类用计算机用一定的分类标准进行**自动分类**标记。本文应用了朴素贝叶斯、KNN邻近算法、SVM支持向量机、序列神经网络、XGboost分类算法分别进行了训练和预测，然后进行对比。本项目旨在采

基于YOLO系列便捷式代码创新（论文复现） 目标检测 YOLOv5 与 YOLOv7 系列详细介绍 YOLOv5 详细介绍 版本与特点 网络结构 技术亮点 YOLOv7 详细介绍 主要贡献 网络结构

分割一切，SAM模型详解和使用（论文复现） 概述 演示效果 任务介绍 传统的分割任务 可提示分割 模型介绍 传统的分割任务（以U-net模型为例） Segment Anything模型 微调模型 使用

MSA+抑郁症模型总结（三）（论文复现） 热门研究领域：情感计算的横向发展 一、概述 二、论文地址 三、研究背景 四、主要贡献 五、模型结构和代码 总体框架 模态表征学习 模态融合 六、数据集介绍 七

MSA+抑郁症模型总结（二）（论文复现） 情感分析的应用 一、概述 二、论文地址 三、研究背景 四、主要贡献 五、模型结构和代码 总体框架 模态编码器 模态间MI最大化 融合的MI最大化 六、数据集介

MSA+抑郁症模型总结（一）（论文复现） 情感分析在多场景的应用 一、概述 二、论文地址 三、研究背景 四、主要贡献 五、模型结构和代码 多模态任务 单模式任务 ULGM 六、数据集介绍 七、性能展示

遵循人类指令的高质量图像修复（论文复现） 1. 引言 2. 图像恢复问题概述 2.1 图像降级的常见原因和效果 2.2 图像恢复的概念和挑战 2.3 涉及的降级类型 3. 先前的图像恢复方法 3.1

图像风格迁移技术（论文复现） 概述 内容 & 风格表示 内容 风格 演示效果 核心逻辑 使用方式图像风格迁移技术（论文复现）

水下图像增强（论文复现） @[toc] 概述 一、论文思路 二、模型介绍： 三、实现方法 四、复现过程(重要)

揭秘AI如何揪出图片中的李鬼（论文复现） 文字篡改图像的“照妖镜”：揭秘AI如何揪出图片中的李鬼 前言 论文背景 论文思路 模型结构 篡改痕迹增强网络 文本图像篡改定位网络 损失函数 复现过程 步骤一

VRT: 关于视频修复的模型（论文复现） 1. 视频修复的背景与重要性 背景介绍： 重要性： 2. VRT的重要性和研究背景 VRT的背景： VRT的重要性： 3. 视频修复概述 3.1 定义与目标

基于扩散模型的无载体图像隐写术（论文复现） 概述 一、论文思路 二、方法原理 三、实验过程 使用方式

基于多模板配准的心腔分割算法（论文复现） 概述 算法原理 核心逻辑 效果演示 使用方式 参数名 含义 train_path 训练（模板）图像、标签目录 test_path 测试（患者CT）图像目录 t

自监督高效图像去噪（论文复现） 概述 算法原理 成对下采样 残差损失 一致性损失 核心逻辑 效果演示 使用方式 参数名 含义 image 输入的原始图像路径，默认为"dog.jpg"，即我提供的样例

检测图像P图痕迹（论文复现） 揭秘AI图像篡改检测：让恶意P图无处遁形 一、背景及意义介绍 二、概述 三、论文背景 四、论文思路 五、模型结构 六、损失函数 七、复现过程（重要） 由于原论文只给出了推