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上传时间: 2021-03-20
详细说明：CS231A项目-（Lim / Mims）极端微光目标识别和跟踪
介绍
内置的Google Colaboratory笔记本旨在提供一种生成带有边界框信息的合成弱光图像的方法，以便可以训练网络以检测极弱光下的盒子。合成图像是具有随机大小和纵横比的3D对象，并在转换为2D之前旋转和平移。在2D转换之后，添加了临时和固定模式噪声，其中包括信号散粒噪声，电读取噪声，列FPN和热像素。
该存储库包含五个目录。
合作笔记本-一个笔记本用于生成合成图像。另一个是用于训练和检测
Python_code-包含Yolov3代码模块的各种修改版本，以及用于准备数据和配置文件以与Yolo一起使用的实用程序。
数据-训练和验证数据集。
output_images-从早期运行保存的图像。
saved_weights-从较早的运行中保存的权重。
设置运行训练或预测
该代码和实用程序将在Google Drive上期待
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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