帕绍大学硕士论文主题：域自适应本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和
2025/10/7 10:41:06
2.61MB
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浅墨出品，分享精神至上~图片素材为初音，非常萌。
一个演示了用轨迹条来控制轮廓检测，轮廓填充的程序。
浅墨将其详细注释，放出来供大家消化研习。
博文《【OpenCV入门教程之六】创建Trackbar&图像对比度、亮度值调整》的配套详细注释源代码的番外篇。
博文链接：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/214795331.已将dll打包到Release文件夹下，点击Release文件夹下的exe可以直接看到运行结果.2.源代码运行需要进行OpenCV+VS开发环境的配置。
可以参看我写的配置博文：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/198093373.写作当前代码时配套使用的OpenCV版本： 2.4.84.推荐代码结合博文一起看，学习效果更佳。
by浅墨
一个演示了用轨迹条来控制轮廓检测，轮廓填充的程序。
浅墨将其详细注释，放出来供大家消化研习。
博文《【OpenCV入门教程之六】创建Trackbar&图像对比度、亮度值调整》的配套详细注释源代码的番外篇。
博文链接：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/214795331.已将dll打包到Release文件夹下，点击Release文件夹下的exe可以直接看到运行结果.2.源代码运行需要进行OpenCV+VS开发环境的配置。
可以参看我写的配置博文：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/198093373.写作当前代码时配套使用的OpenCV版本： 2.4.84.推荐代码结合博文一起看，学习效果更佳。
by浅墨
2025/10/6 21:45:04
2.18MB
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为解决多通道光谱图像数据成像过程中更换滤光片造成的几何畸变问题，研究了一种基于快速稳健特征(SURF)与最大子矩阵的多通道光谱图像配准方法。
利用SURF算法提取了多通道光谱图像的特征，经过透视变换得到初步配准图像。
针对配准后图像边缘出现零像素值无效区域的问题，提出了通过最大子矩阵检测图像中最大内接矩形的方法，去掉了无效边缘区域，最大化地保留了有效区域信息。
对壁画的多通道成像数据进行了实验。
结果表明，所提方法在图像尺度与亮度变化方面具有更好的稳健性，能够避免其他配准方法中无效区域对后续光谱重建与颜色复原的影响，在配准精度、信息最大化保留、时间效率方面也具有更好的性能。
利用SURF算法提取了多通道光谱图像的特征，经过透视变换得到初步配准图像。
针对配准后图像边缘出现零像素值无效区域的问题，提出了通过最大子矩阵检测图像中最大内接矩形的方法，去掉了无效边缘区域，最大化地保留了有效区域信息。
对壁画的多通道成像数据进行了实验。
结果表明，所提方法在图像尺度与亮度变化方面具有更好的稳健性，能够避免其他配准方法中无效区域对后续光谱重建与颜色复原的影响，在配准精度、信息最大化保留、时间效率方面也具有更好的性能。
2025/10/5 11:42:46
10.91MB
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图像质量评价无参考方法，matlab源码主程序。
CVPR会议论文：BeyondHumanOpinionScores_BlindImageQualityAssessmentbasedonSyntheticScores和ActiveSamplingforSubjectiveImageQualityAssessment
CVPR会议论文：BeyondHumanOpinionScores_BlindImageQualityAssessmentbasedonSyntheticScores和ActiveSamplingforSubjectiveImageQualityAssessment
2025/10/5 9:55:49
151.31MB
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视觉是人类认知世界的重要途径之一，人类获取外部信息的80%来自视觉系统。
计算视觉就是在了解人类视觉基础上，用成像系统代替人类视觉器官，用计算级代替人脑完成对输入图像的处理与理解。
同时，随着信息技术与智能科学的发展，计算机视觉是人工智能领域热门学科之一和物联网感知层重要技术之一。
计算视觉就是在了解人类视觉基础上，用成像系统代替人类视觉器官，用计算级代替人脑完成对输入图像的处理与理解。
同时，随着信息技术与智能科学的发展，计算机视觉是人工智能领域热门学科之一和物联网感知层重要技术之一。
2025/10/5 8:30:24
7.91MB
1
MATLAB代码，里面有详细的代码介绍以及各个函数代码注解以及遥感图像，并且能够很快的运行出来，得到一个良好的拼接效果。
2025/10/4 16:15:48
18.83MB
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GAT1399+GAT1400标准规范公安视频图像分析系统公安视频图像信息应用系统第2部分：应用平台技术kafkarestful
2025/10/4 5:58:38
unknown
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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