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github链接:https://github.com/Missyanc/CatVsDog 该项目是基于 Keras 的猫狗识别 web 应用。 数据集是来自 Kaggle 上的猫狗大赛数据集,其中训练集 train 包含了猫的图片 12500 张以及狗的图片 12500 张,测试集 test 包含了猫狗的图片 12500 张。本项目采用了基于 Keras 的自己构造的 cnn 网络训练以及 Keras 中的 VGG16 卷积神经网络模型来进行训练数据。

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合作者@番茄烤蛋 @不成器的学生qi @Wineson 表面预测和补全已经在各种应用中广泛研究,用于多样化的下游任务。随着相关研究的发展,表面补全算法从对象级别发展到场景级别,从虚拟场景扩展到真实世界,从单模态发展到多模态。当前的数据集表现出不尽如人意的性能和挑战不足,这严重制约了该领域的发展。在本文中,我们提出了MASSTAR:面向表面预测和补全任务的多模态大规模场景数据集和多功能工具链。我们收集了大量场景级别模型,包括来自各种开源作品的部分真实世界捕获数据。我们还开发了一个工具链,以便通过对原始3D数据进行分割、选择有价值的模型并生成包括RGB图像、描述性文本、深度图像和部分点云在内的多模态数据来处理数据。此外,我们对在我们的数据集上训练的不同算法进行了基准测试。我们将MASSTAR与当前数据集进行了比较,验证了我们系统的优越性。我们的数据集和工具链已在https://github.com/SYSU-STAR/MASSTAR 上发布。

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