02 2020 档案
摘要：需求： 导出手机拍摄的图像数据到电脑上。 尝试的方法： 1、使用AirDroid a. 手机端安装AirDroid b. 电脑端安装AirDroid c. 注册账号, 手机端和电脑端同时登陆此账号 b. 保证手机端网络和电脑端网络为同一局域网。 比如：手机端连接自家wiff，电脑端也连接自家wiff
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摘要：系统配置： windows10 64位系统+python3 安装： pip install labelme 使用： 1、cmd 打开命令框 2、输入labelme，打开编辑框 3、点击open,打开图像 4、点击CreatePolygons，进行标记 完成一处标记以后，会提示保存标记的名称。如“fo
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摘要：imgPath = './imgs/'; % 图像库路径 imgDir = dir([imgPath '*.png']); % 遍历所有jpg格式文件 for i = 1:length(imgDir) % 遍历结构体就可以一一处理图片了 img = imread([imgPath imgDir(i)
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摘要：问题： 读VehicleInfo.mat里面的数据，存入一个.txt文件中 代码： load('VehicleInfo.mat'); sz = size(VehicleInfo); nums = sz(1); anno = VehicleInfo; fout=fopen('bit_vehicles_
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摘要：1、Cmake的安装 下载 https://cmake.org/download/ 我下载的是3.14.0，如下： 安装 加压下载文件到安装路径 添加环境变量： E:\00ruanjian\cmake-3.14.0-win64-x64\bin 2、Cmake的使用
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摘要：1、opencv的安装（for C/C++） 下载： https://opencv.org/opencv-4-2-0/ 我下载安装了3个版本，分别是： opencv-2.4.9.exe opencv-3.4.2-vc14_vc15.exe opencv-3.4.2-vc14_vc15.exe 安装：
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摘要：1、安装 下载： https://git-scm.com/downloads 我下载的是：Git-2.19.1-64-bit.exe 安装： a. 双击Git-2.19.1-64-bit.exe开始安装。 b. 除安装路径以外，别的都选了默认。 c. 检查安装完成。 2、使用 打开软件：
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摘要：python编程，将视频剪切成图像，图像再合成视频 a. 视频剪切成图像： import cv2 import os vidcap = cv2.VideoCapture('./video/7.mp4') success,image = vidcap.read() count = 0 success
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摘要：一、 卷积层 class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 一维卷积层，输入的尺度是(N, C_in,L)，输出尺
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摘要：解决的问题 前人的做法： Success of image translation methods mostly imposes the requirement of working on aligned or similar domains for texture or appearance
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摘要：目的：提出一个基于GAN的网络框架来学习发现跨域关系（cross-domain relation），把寻找这种关系变成了用一种风格的图片生成另一种风格。 模型： 左边标准GAN,右边带有重建损失的GAN. DiscoGAN：
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摘要：论文地址： http://iizuka.cs.tsukuba.ac.jp/projects/completion/en/ 目标： 进行图像填充，填充任意形状的缺失区域来完成任意分辨率的图像。 网络构造： 完成网络：完成网络是完全卷积的，用来修复图像。 全局上下文鉴别器：以完整的图像作为输入，识别场景
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摘要：来源： NVIDIA Corporation。 优势： a. 对缺失的图像做恢复。目前效果最好，针对规则形状的污染和非规则形状的污染都有好的效果。 b. 端到端，不需要后处理。 c. 提供超级大的数据库啊，做这个方面会有需求的。数据量是：训练55116，测试24866在这个基础上我们还可以进行扩充的
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摘要：来源： https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 介绍：
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摘要：博客对各种形式的微分进行整理 感谢的网址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/34826167 假设： 标量，形如：x,y 向量，形如 矩阵，形如： 1、标量对标量微分 2、向量对标量微分 3、矩阵对标量微分 3、标量对向量微分 4、向量对向量微分 5、标量对矩阵微分
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摘要：1、矩阵的迹： 定义： 线性代数中，n乘n方阵A的迹，是指A的主对角线各元素的总和(从左上方至右下方的对角线)，比如： 性质以及证明： 1、矩阵的迹等于特征值的和 特征值和特征向量 定义： 线性代数中，对于一个给定的矩阵A，它的特征向量x，经过这个线性变换之后，得到的新向量仍然与原来的x保持在同一条
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摘要：能够查阅的网址： https://github.com/CrazyVertigo/awesome-data-augmentation 这个网址包含了很多主流的数据扩增方法。涉及数据扩增，建议查阅这个网址，自己去找想用方法。非常nice的是，怎么安装、调用，都有非常详细的说明。 本人采用过的数据扩增方
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摘要：
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摘要：def tensor2im(image_tensor, imtype=np.uint8, normalize=True): if isinstance(image_tensor, list): image_numpy = [] for i in range(len(image_tensor)): i
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摘要：1、图像对的合并，即将trainA0中图像1_aa.jpg，trainB0中图像0_aa.jpg，合并到all中，图像对按着，即str(num)_1_aa.jpg,str(num)_0_aa.jpg import os import shutil Adir = './trainA0/' Bdir =
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摘要：# -*- coding: utf-8 -*- import re import sys import urllib import requests def get_onepage_urls(onepageurl): if not onepageurl: print('已到最后一页, 结束') re
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