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搜索资源列表

  1. 索引区域的坐标生成源坐标和目标坐标

  2. 根据修改好的索引区域来生成源坐标和目标坐标，这样可以把采集的图像按源坐标和目标坐标进行拼接显示出来。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-04-06
    • 文件大小：751616
    • 提供者：lgd_369

  1. 信息自动采集生成系统

  2. 1.可针对任何静态网页,动态网页进行采集。包括htm,html,shtml,ASP,ASPX,JSP,PHP等。 2.增加自定采集规则.用户可自定设置采集目标与规则.按规则保存到所需. 3.采集支持Utf-8和gbig5编码并能转换繁体为简体. 4.支持文章保存图片到本地，自动替换文件名功能. 5.jpg、gif、png、bmp图片自动加水印（水印图片及位置可设置） 6.采集内容替换功能，用户可设置替换规则进行替换. 7.支持所有文件远程保存到本地. 8.断点续采功能.不受意外关闭影响，重新启

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-02-21
    • 文件大小：952320
    • 提供者：yjihhaaa

  1. 点击生成目标区域

  2. 通过点击图像中目标所在区域左上角和右下角点，自动生成DPM训练所需要用于读取训练集的txt文件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-02
    • 文件大小：927
    • 提供者：sysu_yuhaibao

  1. asp·net生成PDF详解

  2. asp.net生成PDF详解 asp.net生成PDF PDF详解 用C#制作PDF文件全攻略 丽水市汽车运输集团有限公司信息中心 苟安廷 目 录 前 言 3 第一部分 iText的简单应用 4 第一章 创建一个Document 4 第一步 创建一个Document实例： 5 第二步 创建Writer实例 6 第三步 打开Document 6 第四步 添加内容 10 第五步，关闭 document 11 第二章 块、短句和段落 11 块 11 短句 12 段落 12 字体的延续 13 第三章

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-01-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：achi201

  1. 3D pdf生成过程.docx

  2. 3D pdf生成过程首先将OpenFlight格式地形数据转换为U3D 输出，然后转换为PDF文件以便查看和共享。使用者利用PDF软件即可实现对三维地形环境进行多维度分析，对于特定数据库还能提供元数据支持以及区域导航功能，对于包含地理空间信息的3D pdf，用户能通过空间计算和量测功能获取目标位置、海拔、几何信息等。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-03-24
    • 文件大小：323584
    • 提供者：qswallow

  1. 目标检测和边界框.md

  2. 锚框 目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法：它以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchor box）。我们将在后面基于锚框实践目标检测。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-23
    • 文件大小：21504
    • 提供者：qq_40441895

  1. 基于深度卷积神经网络的井下人员目标检测

  2. 针对以人为中心的井下视频监控模式存在持续时间受限、多场景同时监视困难、人工监视结果处理不及时等问题,提出了基于深度卷积神经网络的井下人员目标检测方法。首先将输入图片缩放为固定尺寸,通过深度卷积神经网络操作后形成特征图;然后,通过区域建议网络在特征图上形成建议区域,并将建议区域池化为统一大小,送入全连接层进行运算;最后,根据概率分数高低选择最好的建议区域,自动生成需要的目标检测框。测试结果表明,该方法可以成功检测出矿井工作人员的头部目标,准确率达到87.6%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38708461

  1. 岩屑荧光系统下砂岩目标的识别与分类

  2. 岩屑的砂岩部分是整个岩屑含油的集中区域，但是在岩屑的荧光图像中，由于岩屑颗粒的边界不明显，很难准确地得到砂岩目标，因此影响后续含油组分分析的准确性。岩屑荧光系统通过对岩屑样本同一个视域下的白光图像进行边缘流处理，得到砂岩目标，再与系统生成的训练文件作对比分析，从而得到岩屑样本的含油组分分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：395264
    • 提供者：weixin_38643212

  1. 基于增量记忆视觉注意模型的复杂目标识别研究

  2. 针对复杂背景下的目标识别问题，提出一种新的基于增量记忆的视觉注意模型。首先根据目标的颜色形状，以及自底向上的原始视觉特征颜色、强度、方向、对称性对目标进行粗定位。在此基础上，利用粗选目标的颜色、形状生成一组自顶向下的偏差信号，对初选目标进行及时指导修正。为了提高识别的准确率，算法设计了一种增量学习记忆的机制来指导偏差信号，所提出的增量注意机制不仅可以不断学习和记忆各类目标的颜色和形状特征，而且利用这种机制可生成一个自顶向下的偏差信号，对关注的候选区域的目标进行精确定位。此外，训练后的增量记忆的颜

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：450560
    • 提供者：weixin_38624557

  1. 用于平行平移计算机断层扫描的BPF型感兴趣区域重建

  2. 这项研究的目的是提出并测试一种新的基于超低成本线性扫描的层析成像体系结构。 类似于线性断层合成，源和检测器沿相反方向平移，数据采集系统以目标区域（ROI）为目标，以获取用于图像重建的数据。 这种断层摄影结构称为并行平移计算机断层摄影（PTCT）。 在以前的研究中，已开发了过滤反投影（FBP）类型的算法来从PTCT重建图像。 但是，从截断的投影重建的ROI图像具有严重的截断伪影。 为了克服此限制，我们在这项研究中提出了两种称为MP-BPF和MZ-BPF的反投影过滤（BPF）型算法，用于从PTCT截

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38722721

  1. kaushik_2018_multi-dex:“基于多目标模型的策略搜索以稀疏奖励实现数据有效学习的源代码”（CoRL 2018）-Search source code

  2. 多DEX算法 论文： 抽象的： 机器人技术中用于强化学习的数据效率最高的算法是基于模型的策略搜索算法，该算法在学习机器人的动力学模型与优化策略之间交替进行，以在模型及其不确定性给定的情况下最大化期望的回报。 但是，当前的算法缺乏有效的探索策略来处理稀疏或误导性的奖励方案：如果在初始随机探索期间它们没有遇到任何具有正奖励的状态，则解决该问题的可能性很小。 在这里，我们提出了一种新颖的基于模型的策略搜索算法Multi-DEX，该算法利用学习到的动态模型来有效地探索任务空间，并在几集中以稀疏奖励来解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42134878

  1. VOGUE-Try-On:给定目标人物的图像和另一个穿着服装的人物的图像，我们会自动在给定的服装中生成目标人物-源码

  2. VOGUE：StyleGAN插值优化的试穿 1,2 1 1,3 1 Google Research 2 MIT CSAIL 3 University of Washington 图1：VOGUE是用于照片般逼真的试戴的StyleGAN插值优化算法。 上图：在两个不同的示例中，通过我们的方法自动合成的衬衫试穿。 下：通过我们的方法合成的裤子试穿。 请注意，我们的方法在保留高细节服装试穿的同时，如何保留人的身份。 抽象的 给定目标人物的图像和另一个穿着服装的人物的图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：146800640
    • 提供者：weixin_42111465

  1. 粒子过滤器框架中的分层搜索策略跟踪红外目标

  2. 感兴趣的目标可能会因其复杂的操作，相机平台的自我运动等而出现明显的外观变化。当前，在前瞻性红外（FLIR）序列中进行目标跟踪仍然是计算机视觉领域的一个难题。 尽管已经付出了许多努力，但仍有一些问题需要解决。 首先，当目标状态明显变化时，由先验信息生成的状态粒子不能很好地近似概率密度函数。 其次，必须采用大量粒子来获得令人满意的目标状态估计，这反过来又会导致繁重的计算负担。 本文提出了一种分层搜索策略（HS跟踪器）来跟踪粒子过滤器框架中的红外目标，并采用了两种观测模型来稳健地定位目标。 在第一阶段

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38540819

  1. LDA-CRF:一种基于概率图模型的目标检测方法

  2. 目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能够利用图像区域之间的局部相关性来提高分类准确性.基于LDA和CRF提出了一种LDA-CRF模型.通过利用LDA生成的主题信息来辅助CRF的分类,同时结合图像区域之间结构化的类别信息来改进LDA的主题生成机制.实验结果表明,LDA-CRF模型的检测效果要优于CRF.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38557935

  1. 目标检测-从RCNN到MaskRCNN两步检测算法总结

  2. 本文来自于arleyzhang博客，本文主要介绍目标检测中两步检测算法的总结对比，提出了一种新的两步检测模型，Light-HeadRCNN，希望会对您的学习有所帮助。Rbg提出的R-CNN的方法1.一张图像先通过selectivesearch的方法，生成1K~2K个候选区域，这个步骤生成的候选区域大小是不一样的，因此需要warpedregion，也就是将不同大小的region缩放到同样的尺寸，因为CNN后面的全连接层要求输入尺寸固定。2.对每个warped后的候选区域，使用CNN提取特征，提取的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38523728

  1. [目标检测]YOLO原理

  2. 本文来自于简书，本文主要介绍了对YOLO原理进行目标检测，以及yolov2网络结构为全卷积网络FCN，希望对您的学习有所帮助。创新点：端到端训练及推断+改革区域建议框式目标检测框架+实时目标检测1.1创新点(1)改革了区域建议框式检测框架:RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重叠，这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子，每个格子负责中心在该格子的目标检测，采用一次性预测所有格子所含目标的bbox、定位置信度以及所有类别概率向量来将问题一次性解决(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：795648
    • 提供者：weixin_38662367

  1. 用于视觉跟踪的顺序粒子生成

  2. 提出了一种新颖的概率跟踪系统，该系统包括顺序粒子采样器和基于片段的测量模型。 粒子之间的相关性可用来提高采样效率，而不是在通用粒子过滤器中独立生成粒子，尤其是当目标以意外和突然的方式移动时。 我们建议通过动态合并最新的度量并顺序生成粒子来更新提议分布，其中还涉及用户对度量模型的上下文置信度。 此外，将匹配模板划分为不重叠的片段，并且通过学习背景信息，仅动态选择最具区分性的目标区域的子集来测量每个粒子，从而轻松地嵌入模型更新以处理快速的外观变化。 这两个部分是动态融合在一起的，因此系统能够捕获突变

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38659812

  1. 自适应旋转区域生成网络的遥感图像舰船目标检测

  2. 针对遥感图像中舰船形状狭长、分布杂乱等特性导致检测难度增大的问题,提出了一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的舰船目标检测方法。采用双路网络提取舰船目标特征,为了使特征图充分融合底层细节信息和高层语义信息,用多尺度融合特征金字塔网络(MFPN)进行特征融合;在候选框生成阶段,提出了自适应旋转区域生成网络(AR-RPN),集中在目标中心位置生成旋转锚框,以高效获取优质的候选框。为了提升网络对舰船目标的检测率,结合改进的损失函数对网络进行优化。在HRSC2016和DOTA舰船数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38747087

  1. 基于聚类式区域生成的全卷积目标检测网络

  2. 基于区域的全卷积网络(R-FCN)的区域生成网络(RPN)沿用了更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的RPN。针对RPN先验框的大小与数量均需人为固定,生成的建议区域过多等问题,将聚类思想应用到RPN中,改进先验框的生成方式,提出了基于聚类式区域生成的全卷积目标检测网络。通过对训练样本的真实框进行K-Means聚类得到先验框的最适大小和最佳数量,取代原本人为固定选取先验框的方式。此外,为增强模型的泛化能力,在改进后的R-FCN上使用ResNet基础网络,采用困难样本挖掘方法进行训练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38666753

  1. 基于改进旋转区域生成网络的遥感图像目标检测

  2. 为了实现遥感图像中目标的快速准确检测,解决遥感图像目标带有旋转角度的问题,在卷积神经网络理论的基础上,将旋转区域网络生成融入到Faster R-CNN网络中,提出了一种基于Faster R-CNN改进的遥感图像目标检测方法。相对于主流目标检测方法,本文算法针对遥感图像中的大多数目标都具有方向性不定且相对聚集的特点,在区域候选网络中加入了旋转因子,以便能够生成任意方向的候选区域;同时,在网络的全连接层之前增加一个卷积层,以降低其特征图参数,增强分类器的性能,避免出现过拟合。将本文算法与几种主流目标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_38692100
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