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弱和半监督语义分割的反专业操作归因 输入图像 初始CAM 对抗式攀登的连续地图 针对弱和半监督语义分割的反职业性操纵归因的实现，李贞博，金恩吉和孙大阳，CVPR2021。[] 安装 我们请参考的官方实现。 该存储库已在Ubuntu 18.04上经过测试，并使用Python 3.6，PyTorch 1.4，pydensecrf，scipy，chaniercv，imageio和opencv-python。 用法 步骤1.准备数据集 下载PASCAL VOC 2012基准： 。 步骤2.准备经过预先训练的分类器 本文使用的预训练模型： 。 您还可以根据训练自己的分类器。 步骤3.获得PASCAL VOC train_aug图像的伪地面真伪蒙版并对其进行评估 bash get_mask_quality.sh 步骤4.训练语义分割网络 要训​​练DeepLab-v2，我们参考 。 但是，此仓

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大数据语义分析知识图谱合集，行业知识图谱应用，第三讲 知识抽取与挖掘

1.项目基于机器学习和语义识别技术，让机器人理解文本并进行合适的答复。通过使用语音与其交流，实现智能问答、智能音箱及智能机器宠物。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、ChatterBot 环境。 Python 3.6 及以上配置。基于 chatterbot 0.8.7 开发，打开 cmd 进入 python 所在的磁盘，输入：pip install –ignore-installed –upgrade chatterbot0.8.7 等待安装即可。 3.项目包括 6 个模块：模型构建、服务器端、客户端、语音录入、接口调用、模型训练及保存。需进入百度云官网：https://ai.baidu.com/，进入我的控制台，打开百度语音进入语音应用管理界面，创建一个新的应用，并记录 APPID、API Key 和 Secret Key 三个值；聊天窗口的 GUI 界面，包括当前用户显示、信息输入框、语音输入按钮、发送和关闭按钮等各种控件并绑定发送消息、输入消息等事件。模型训练这块，可以直接使用项目中训练的模型，也可以根据自己需求替换成其他模型，如使用ChatGPT等通用大语言模型