图像重复数据删除器（imagededup） imagededup是一个python软件包，它简化了在图像集合中查找精确且几乎重复的任务。 该软件包提供了利用散列算法的功能，这些算法特别擅长查找精确的重复项，而卷积神经网络也擅长查找近似的重复项。 还提供了评估框架来判断给定数据集的重复数据删除质量。 以下详细说明了软件包提供的功能： 使用以下算法之一在目录中查找重复项： （CNN） （PHash） （DHash） 波哈希（WHash） （AHash） 使用上述算法之一生成图像编码。 给定基本事实映射的框架来评估重复数据删除的有效性。 绘制找到给定图像文件的重复项。 该软

RNN和Temporal-ConvNet进行活动识别 ，（等额缴纳） 论文代码： （在杂志上接受，2019年） 项目： 抽象的 在这项工作中，我们使用ResNet-101演示了一个强大的基线两流ConvNet。 我们使用此基线来彻底检查RNN和Temporal-ConvNets的使用，以提取时空信息。 基于我们的实验结果，然后我们提出并研究了两个不同的网络，以进一步整合时空信息：1）时域RNN和2）初始样式的Temporal-ConvNet。 我们的分析确定了每种方法的特定局限性，这些局限性可能构成未来工作的基础。 我们在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果分别达到了94.1％和69.0％的最新性能，而无需大量的时间增强。 我们如何解决活动识别问题？ 演示版 GIF展示了我们的TS-LSTM和“时间-开始”方法的前3个预测结果。 顶部的文本是基本事实，三个文本是每种方法的预

Deep convolutional neural networks as an estimator of porosity i

Deep convolutional neural networks as a geological image classif

模糊和清晰的图像分类 分类模糊和清晰的图像 介绍 在日常生活中，由于聚焦不佳，帧中物体的运动或在捕获图像时的握手运动，我们会遇到从相机单击的不良图像。 Blur is typically the thing which **suppress the high-frequency** of our Images, therefore can be detected by using various low-pass filter eg. Laplacian Filter. 作为一个聪明的人（我自己是CS人士），我们不想手动过滤掉清晰和模糊的图像，因此我们需要一些聪明的方法来删除不必要的图像。 LoG筛选器 我还应用了高斯（ ）滤波器的拉普拉斯算子来检测模糊图像，但是很难找到区分图像所需的阈值的确切值。 尽管结果并不令人着迷。 使用方差 一些讨论 LoG参考： 在Python中实现

神经场景流场 PyTorch实施的论文“用于动态场景的时空视图合成的神经场景流场”，CVPR 2021 所发布的实现与当前的ArXiv略有不同。 我们将在三月底之前将ArXiv更新为CVPR摄像机就绪版本，以完全匹配已发布代码的发现。 相依性 该代码已使用Python3，Pytorch> = 1.6和CUDA> = 10.2进行了测试，相关性包括 configargparse matplotlib OpenCV scikit图像 科学的 杯状的 图像。 tqdm 视频预处理 从下载nerf_data.zip，该示例输入视频具有SfM摄像机的姿势和从估计的内在函数（请注意，您需要使用COLMAP“ colmap image_undistorter”命令来使输入图像失真，以获取“密集”文件夹，如示例中所示，该文件文件夹应包含“图片”和“稀疏”文件夹）。 从下载单视图深度预测模型“ m

三层简单的神经网络的前向传播算法，适合初学者学习借鉴

语义分割的有效解决方案：具有无可分离卷积的ShuffleNet V2 我们提出了一种计算有效的语义分割方法，同时实现了对Cityscapes挑战的70.33％的高均值交集（mIOU）。 建议的网络能够在移动设备上实时运行。 纸： 如果您发现该代码对您的研究有用，请考虑引用我们： @InProceedings{turkmen2019efficient, author = {Sercan T{ \" u}rkmen and Janne Heikkil{ \" a}}, title = {An Efficient Solution for Semantic Segmentation: {ShuffleNet} V2 with Atrous Separable Convolutions}, booktitle = {Image Analysis}, year

卷积神经网络的字体分类 该项目的想法是创建一个神经网络，以检测一种字体中的多种样式（多标签分类问题）。 我要检测的样式是“海报”，“漫画”，“复古”，“ Techno”，“未来派”等。 问题 如果您是设计师并且拥有很多字体，那么就很难记住计算机上本地所有的字体。 有时，最好根据其样式（如“海报”，“复古”等）来过滤字体。但是字体文件没有这种样式元数据，因此您不能这样做。 平面设计师受苦。 项目结构 . ├── data # Scraped and generated data which is used to train models

得来的完整原版pdf，共361页，不是图片版，有索引，自然语言入门神书，豆瓣评分9.1