03 2021 档案
摘要：import time from options.train_options import TrainOptions from data import create_dataset from models import create_model from util.visualizer import
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摘要：import os import cv2 import numpy as np Adir = './trainA/' Bdir = './trainB/' ABdir = './datasets/train/' num=0 for fi in os.listdir(Adir): im_A = cv2
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摘要：论文：《A fast and robust convolutional neural network-based defect detection model in product quality control》 论文地址：http://personalpages.to.infn.it/~muss
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摘要：论文《Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks》 问题：混凝土裂缝检测 做法：大概意思就是说采用了下面的这样一个网络，对切块后的图像进行了分类。图像切块的策略见最后的图所示： 实验结果
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摘要：论文题目《Automatic Defect Detection of Fasteners on the Catenary Support Device Using Deep Convolutional Neural Network》 下载地址：https://ieeexplore.ieee.org/
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摘要：将1*(1024*128)降维为(1*1024),将(1*1024)降维为(1*512)； 将(1*512)升维为(1*1024),将(1*1024)升维为1*(1024*128)； self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(1024*128, 1024), nn.Lin
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摘要：将x4平铺成一维向量，得到x5； 将x5压缩成和x4shape一样，得到x6 x5 = x4.view(x4.size(0), -1) x6 = x5.detach().view_as(x4)
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摘要：特征 局部or全局 尺度不变性 亮度不变性 旋转不变性 仿射不变性 CNN SIFT 局部 1、性质解释 尺度不变性： 建议看看这个人的博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/67080514 比如有两个数据集： 数据集A：图像被resize大小512*512，图像中目标的大
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摘要：模糊图像可以变高清，高清图像是否可以变模糊？模拟正常的模糊。 基于低质量图像的分类、检测、检索、识别研究
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摘要：数据集： UC Merced Land-Use Data Set数据集下载地址：http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html RSSCN7 Data Set数据集下载地址：https://sites.google.com/site/q
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摘要：f_label_img = cv2.imread('1.jpg') f_label_img = cv2.cvtColor(f_label_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) contours, hierarchy = cv2.findContours(f_label_img, cv2.
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摘要：def load_images(IMG_SIZE = 256): avatars = [] filenames = [] images_list = sorted(glob.glob(f'{opt.avatars}/*')) for i, f in enumerate(images_list): i
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摘要：f='1.jpg' f.endswith('.jpg') or f.endswith('.jpeg') or f.endswith('.png')
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摘要：w_size = 512 h_size = 256 sub_input_label = torch.zeros([input_label.shape[0],input_label.shape[1],h_size,w_size], dtype=torch.float32,device=input_la
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摘要：import torch # 正向传播时：开启自动求导的异常侦测 torch.autograd.set_detect_anomaly(True) # 反向传播时：在求导时开启侦测 with torch.autograd.detect_anomaly(): loss.backward()
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摘要：错误： RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [3, 32, 1, 1
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摘要：Defect-GAN: High-Fidelity Defect Synthesis for Automated Defect Inspection~WACV2021 单位： 一、下载 paper: https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/pap
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