根据参考图像各个通道的灰度分布，将一副图像的灰度分布映射过去，使映射后的两幅图像灰度分布非常接近，被称为histogrammatching或者histogramspecification，常用于网络训练的图像数据扩增
2023/9/14 21:11:33
5.4MB
1
实施与ImageNet-预训练ResNet50图像编码器和FC/FC-UpConv解码器变化：支持以视图为中心和以形状为中心的训练（以形状为中心的效果更好）同时支持倒角距离和土方距离，因为损耗（EMD速度较慢，但性能要好一些）训练10,000个地面真点可提高1K/2K训练的性能（这类似于最近基于SDF的方法，其中通常会采样＞10,000个查询点）要使用，请先编译cd和emd（请参阅自述文件），然后运行bashtrain.sh要下载数据，请单击下载Chair数据（10K采样点云+24个随机视角的渲染图像）。
请注意，这是在PartNet数据拆分之后进行的。
您需要切换到其他论文中使用的那些。
在Ubuntu16.04，Cuda9.0，Python3.6.5，PyTorch1.1.0上测试了代码。
此代码使用Blenderv2.79渲
请注意，这是在PartNet数据拆分之后进行的。
您需要切换到其他论文中使用的那些。
在Ubuntu16.04，Cuda9.0，Python3.6.5，PyTorch1.1.0上测试了代码。
此代码使用Blenderv2.79渲
2023/9/13 16:11:43
290KB
1
pytroch官网提供的预训练模型：resnet18：resnet18-5c106cde.pth和resnet50：resnet50-19c8e357.pth（两个文件打包在一起）
2023/9/10 7:05:27
132.2MB
1
如果你从我的这篇博客http://blog.csdn.net/j56754gefge/article/details/40708679里下载了DPM目标检测代码，它所使用的模型文件是保存在txt里的，而MATLAB训练出来的模型是mat文件，该函数提供将MATLAB模型保存为txt文件的m函数。
2023/9/10 2:42:41
3KB
1
人脸检测模型：PadddleHub已经提供的预训练模型(pyramidbox_lite_mobile_mask/pyramidbox_lite_server_mask) 链接:[link](https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/maskdetect).切割人脸图像：1.使用OpenCV直接对人脸图像按比例进行切割。
2.使用人脸关键点检测，按点位进行切割.链接：[link](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist?filter=en_category&value=ImageClassification)O
2.使用人脸关键点检测，按点位进行切割.链接：[link](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist?filter=en_category&value=ImageClassification)O
2023/9/10 2:29:40
4KB
1
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
15KB