图像压缩矢量量化
使用随机初始化对聚类中心进行图像压缩的 k-means 的实现
2023-02-27 22:16:07
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弱监督定位调查：使用PyTorch中预先训练的CNN进行弱监督对象定位的各种算法的调查
2023-02-23 22:59:47
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拟无监督的颜色恒定性
本文所述方法的实现：
西蒙妮·比安科（Simone Bianco），克劳迪奥·库萨诺（Claudio Cusano），“准无监督色彩恒定性”-CVPR 2019
该文件可。 另请参见或尝试。
2023-02-23 20:32:05
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这是介绍的TAC-GAN模型的Tensorflow实现。
文本条件辅助分类器生成对抗网络（TAC-GAN）是一种文本到图像的生成对抗网络（GAN），用于从文本描述中合成图像。 TAC-GAN在 -GAN的基础上，通过将生成的图像置于文本描述而不是类标签进行调节。 在提出的TAC-GAN模型中，基于噪声矢量和另一个包含文本描述的嵌入式表示的矢量来构建生成网络的输入矢量。 尽管鉴别器类似于AC-GAN的鉴别器，但在进行分类之前，它也得到了增强，可以接收文本信息作为输入。
为了将图像的文本描述嵌入到矢量中，我们使用了
以下是TAC-GAN模型的体系结构
先决条件
以下是一些重要的依赖项，其余的可以使用requirements.txt安装
的Python 3.5
：用于跳过思想向量
：用于跳过思想向量
：用于跳过思想向量
建议使用虚拟环境来运行此项目，并通过使用文件在其中安装所需的依赖
2023-02-22 01:29:52
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matlab边缘检测代码sobel
2023-02-21 18:08:56
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Image Enhancement for SLAM
在使用Semi-direct Method跑Euroc Dataset的v103数据时，发现效果很不好。导致错误的主要的原因有：图片太暗，对比度太低；图片亮度变化很大（不限于帧间，左右目有时候也会出现亮度不一致的情况）。于是，需要对输入图像进行预处理，提高图片的对比度，并且使得进行跟踪的两张图片亮度一致。
对于提高图片的对比度，最简单的方法是使用直方图均衡化。不过直方图均衡化有一些很明显的缺点，如变换后细节消失；不自然的过分增强。对于SLAM系统，往往会在过份增强的纹理上提取出一些关键点，而这些关键点我们认为是不稳定的。所以，我们需要一种更加先进的图像增强算法用于SLAM的图像预处理。
本文提出了一种基于Retinex理论的图像增强算法，对欠曝光的图像进行增强, 能够恢复图像中的纹理，并且做到实时处理。
References
Paper
2023-02-20 18:00:48
1.87MB
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图像压缩器 :framed_picture:
使用过的技术：HTML | CSS | JS | 雷士 :atom_symbol:
使用的npm软件包：browser-image-compressor | @ fseehawer / react-circular-slider | @ material-ui / icons :open_file_folder:
部署服务：Netlify :gear:
:link: 这是链接： : :sparkles:
2023-02-20 14:34:52
201KB
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