05 2018 档案
摘要：# -*- coding: utf-8 -*-"""Fourmi EditorThis is a temporary script file."""import cv2import osimport numpy as npimport randomimport mathdef disOrdeImgs
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摘要：下面代码由搭档注释，保存下来用作参考。 迭代5000次的实验结果图如下： 原始图： groundTruth: 预测图：
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摘要：今天来看一看一个比较经典的语义分割网络，那就是FCN，全称如题，原英文论文网址：https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬：Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darr
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摘要：github地址：https://github.com/orobix/retina-unet 主程序： 实验结果显示：上中下分别为原图-groundTruth-预测图
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摘要：前面在Unet中提到过通过数据增强可以高效的利用网络。在Unet的代码里找到了有关数据增强的代码，这里贴出来。 下面个的为ImgToh5py.py 作用将相对应的图片数据集转为hdf5格式文件。 下面为DR.py 数据增强的主代码 下面为help_functions.py 主要包含一些辅助函数的定义
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摘要：前面介绍了两个文本检测的网络，分别为RRCNN和CTPN，接下来鄙人会介绍语义分割的一些经典网络，同样也是论文+代码实现的过程，这里记录一下自己学到的东西，首先从论文下手吧。 英文论文原文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597 前面的论文忘记介绍大佬的名字了，在这里先
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摘要：上次拜读了CTPN论文，趁热打铁，今天就从网上找到CTPN 的tensorflow代码实现一下，这里放出大佬的github项目地址：https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 博客里的代码都是经过实际操作可以运行的，这里只是总结一下代码的实现过
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摘要：前面曾提到过CTPN，这里就学习一下，首先还是老套路，从论文学起吧。这里给出英文原文论文网址供大家阅读：https://arxiv.org/abs/1609.03605。 CTPN，以前一直认为缩写一般是从题目的开始依次排序选取首字母的，怕是孤陋寡闻了，全称是“ Detecting Text in
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