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郑煜伟 (@zheng-yuwei)

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中国车牌生成

RankIQA.PyTorch

基于PyTorch实现的图像质量评估模型RankIQA

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基于tf.keras的多标签多分类模型

PyTorch-Image-Classification

基于PyTorch框架实现的图像分类网络

enhanced-UGATIT

增强版U-GAT-IT的Pytorch实现

Stacked_Autoencoder

用 MATLAB 实现深度学习网络中的 stacked auto-encoder：使用AE variant（de-noising / sparse / contractive AE）进行预训练，用BP算法进行微调

Weighted-Cost-Based-SAE

训练一个SAE：预训练AE阶段，对每个输入神经元与输出神经元间的欧式距离进行加权作为cost function；微调SAE阶段用BP。而加权权重的选择，用PSO进行优化。

YOLOv3-tensorflow

tf-keras-implemented YOLOv3

keras-radam

tf-keras-implemented RAdam

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MTCNN实现车牌检测

YOLOv2-tensorflow

tf-keras-implemented YOLOv2

Auto-Encoder-Variants-Object-Oriented

用matlab实现AE的各种变种，并打包成类（BP，AE，SAE，GAE，weighted-cost-based SAE，enhanced learning SAE(还没完成）).

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