生物式水质监测通常是先通过提取水生物在不同环境下的应激反应特征，再进行特征分类，从而识别水质。针对水质监测问题，提出一种使用卷积神经网 (CNN)的方法。鱼类运动轨迹是当前所有文献使用的多种水质分类特征的综合性表现，是生物式水质分类的重要依据。使用 Mask-ＲCNN 的图像分割方法，取鱼体的质心坐标，并绘制出一定时间段内鱼体的运动轨迹图像，制作正常与异常水质下两种轨迹图像数据集。融合 Inception-v3网络作为数据集的特征预处部分，重新建立卷积神经网络对 Inception-v3 网络提取的特征进行分类。通过设置多组平行实验，在不同的水质环境中对正常水质与异常水质进行分类。结果表明，卷积神经网络模型的水质识别率为 99. 38%，完全达到水质识别的要求。

mask_rcnnc++版在线实时识别，未调用GPU，mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28(附代码)

三种基本的调制方式：幅移键控（ASK）、频移键控(FSK)、和相移键控（PSK）。他们分别对应于载波(正弦波)的幅度、频率和相位来传递数字基带信号，可以看成是模拟线性调制和角度调制的特殊情况。

好用的mask组件，不会y有锯齿问题

MASK信号的带宽 其中f′b=RBM=1/T′b是多进制码元速率。 与二进制2ASK信号相比较，二进制码元速率为fb或RB。当两者码元速率相等时，即f′b=fb，则两者带宽相等， 即 （4）MASK信号带宽及频带利用率

遮罩R-CNN用于目标检测和分割 这是基于Python 3，Keras和TensorFlow的的实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于功能金字塔网络（FPN）和ResNet101主干网。 该存储库包括： 基于FPN和ResNet101构建的Mask R-CNN的源代码。 MS COCO的培训代码 MS COCO的预训练砝码 Jupyter笔记本电脑可在每个步骤可视化检测管线 用于Multi-GPU训练的ParallelModel类 评估MS COCO指标（AP） 在自己的数据集上进行训练的示例 该代码已记录并设计为易于扩展。如果您在研究中使用它，请考虑引用该存储库（下面的bibtex）。如果您从事3D视觉工作，您可能会发现我们最近发布的数据集也很有用。此数据集是由我们的客户捕获的3D重构空间创建的，这些客户同意将其公开提供给学术用途。您可以看到更多示例。 入门 是

python对图像提取mask部分： 代码： #coding:utf-8 import os import cv2 import numpy as np def add_mask2image_binary(images_path, masks_path, masked_path): # Add binary masks to images for img_item in os.listdir(images_path): print(img_item) img_path = os.path.join(images_path, img_item) img = cv2.

2ASK与MASK性能分析与仿真 有线相关源程序

使用逼真的阴影实现高保真面部重影 侯安德，张泽，米歇尔·萨克斯（Michel Sarkis），毕宁，童以颖，刘晓明。 在2021年的CVPR中。 该项目的代码是使用Python 3和Tensorflow 1.9.0开发的。 训练有素的模型 要在输入图像和目标照明上运行我们训练有素的模型，请执行以下操作： python test_relight_single_image.py input_image_path target_lighting_path output_image_path gpu_id 下面提供了一个示例： python test_relight_single_image.py sample_images/01503.png sample_lightings/light_left.txt sample_outputs/01503_left.png 7 引文 如果您在工作中

经典显著性检测数据集（内含1000张jpg原图和1000张mask图png格式） ubuntu下打开，内含编写lst的python文件