02 2021 档案
摘要：1、<Inductive Guided Filter: Real-time Deep Image Matting with Weakly Annotated Masks on Mobile Devices> CVPR2019 下载地址：https://arxiv.org/pdf/1905.06747
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摘要：def mutil_max_loss_two(self,R_loss,O_loss): if R_loss>O_loss: O_loss=R_loss return O_loss def mutil_max_loss_three(self,M_loss,glass_loss,O_loss): if
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摘要：new_mask_image = torch.zeros([inst_map.shape[0],inst_map.shape[1],inst_map.shape[2],inst_map.shape[3]], dtype=torch.float32,device=inst_map.device) fo
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摘要：def tensor2im(image_tensor, imtype=np.uint8, normalize=True): image_numpy = image_tensor.cpu().float().detach().numpy() if normalize: image_numpy = (i
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摘要：def tensor2im(image_tensor, imtype=np.uint8, normalize=True): image_numpy = image_tensor.cpu().float().detach().numpy() if normalize: image_numpy = (i
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摘要：采用GAN结构: 1、<A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples> 思路： 训练目的：abnormal输入经过GAN结构恢复得到normal输出。 测试阶段：abnormal输入和normal输出计算LBP值，比较得到瑕疵
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摘要：采用Auto-encoder结构: 仅仅基于normal图像做训练。 思路重述： 训练目的：normal图像和abnormal经过Auto-encoder结构后均可以得到normal图像。 测试阶段：normal输入和normal输出的相似性较大，abnormal输入和normal输出的相似性较小。
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