情绪识别的例子 使用Jaffe数据库的情感识别示例 我们将使用的主要库是Scikit Learn。 我建议将Anaconda Python发行版用于与科学目的相关的所有内容。 import os import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits . axes_grid1 import ImageGrid from skimage . feature import local_binary_pattern as lbp from sklearn . neighbors import KNeighborsClassifier as KNN from sklearn . model_selection import KFold as KF from sklearn . model_selection

视觉推理的自然语言 该存储库包含 （Suhr等人2017）和 （Suhr和Zhou等人2018）的数据。 视觉推理自然语言语料库的任务是确定关于视觉输入（如图像）的句子是否正确。 该任务的重点是关于对象集，比较和空间关系的推理。 这包括两个数据集：具有合成生成图像的NLVR和包括自然照片的NLVR2。 有关示例和页首横幅，请参见网页： ： 如有疑问，请使用“问题”页面，或直接给我们发送电子邮件： 发牌 NLVR（包含合成图像的原始数据集; Suhr等人2017） 继Microsoft COCO（ ）之后，我们根据CC-BY-4.0（ ）许可了NLVR数据集（合成生成的图像，结构化表示和注释） ）。 NLVR2（具有真实图像的数据集，Suhr和Zhou等人，2018年） 我们已在CC-BY-4.0（ ）下许可了NLVR2图像的注释（句子和二进制标签）。 我们不授权NL

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生成压缩 TensorFlow实现，用于使用生成对抗网络来学习图像压缩。 该方法由Agustsson等开发。 等基于。 提出的想法非常有趣，并且对它们的方法进行了详细描述。 用法 代码取决于 # Clone $ git clone https://github.com/Justin-Tan/generative-compression.git $ cd generative-compression # To train, check command line arguments $ python3 train.py -h # Run $ python3 train.py -opt momen

Richard Szeliski著《计算机视觉：算法与应用》英文原版pdf全文。不建议英文不好的同学下载。

CodeSLAM CodeSLAM的PyTorch实现。 概括 它试图解决/解决的问题 真实3D感知系统中的几何图形表示。 可能带有语义标签的密集表示是高维的，不适合概率推断。 稀疏表示，可以避免这些问题，但仅捕获部分场景信息。 新方法/解决方案 新的紧凑但密集的场景几何表示，以来自单个图像的强度数据为条件，并由包含少量参数的代码生成。 每个关键帧都可以生成一个深度图，但是可以与姿势变量和重叠关键帧的代码一起对代码进行优化，以实现全局一致性。 介绍 由于不确定性的传播对于很大的自由度很快变得难以处理，因此SLAM的方法分为两类： 稀疏SLAM，通过稀疏特征集表示几何 密集SLAM，它尝试检索环境的更完整描述。 自然场景的几何表现出高度的有序性，因此我们可能不需要大量的参数来表示它。 除此之外，还可以将场景分解为一组语义对象（例如椅子）以及一些内部参数（例如椅子的大小，没有腿）

Open Source Computer Vision Library 参考手册

Raster Vision是一个开放源代码Python框架，用于在卫星，航空和其他大型影像集（包括倾斜的无人机影像）上构建计算机视觉模型。 它允许用户（不需要成为深度学习专家！）可以快速重复地配置执行机器学习管道的实验，包括：分析训练数据，创建训练芯片，训练模型，创建预测，评估模型和捆绑模型文件和配置，以便于部署。 内置支持使用PyTorch进行芯片分类，对象检测和后端语义分割。 可以在内置支持使用在云中运行的CPU和GPU上执行实验。 该框架可扩展到新的数据源，任务（例如实例分段），后端（例如Detectron2）和云提供商。 有关更多详细信息，请参见。 建立 可以通过多种方法来设置Raster Vision： 要从头开始构建Docker映像，请克隆此仓库后，运行docker/build ，然后使用docker/run容器。 Docker映像已发布到 raster-vision图像的标签确定它是哪种图像： pytorch-*标签用于运行PyTorch容器。 每次合并到master ，我们都会发布一个新标签，并使用提交哈希的前7个字符进行标签。 要使用最新版本，请拉l

简单简历 快速链接： [Docker]（#docker） 关于 使用SimpleCV（计算机视觉的开源框架）使计算机具有视觉效果 SimpleCV是使用OpenCV和Python编程语言的开放源代码机器视觉的框架。 它为相机，图像处理，特征提取和格式转换提供了简洁易读的界面。 我们的使命是为休闲用户提供用于基本机器视觉功能的全面界面，以及为高级用户提供优雅的编程界面。 我们之所以喜欢SimpleCV，是因为： 即使是初学者，也可以编写简单的机器视觉测试 摄像机，视频文件，图像和视频流均可互操作 可以轻松提取，分类和过滤有关图像特征的信息 操作速度快，名字容易记住 线性代数是严格可选的 这

Sketchify :pencil: 有没有想过你那里的那个艺术家 ‍:artist_palette: 在职业追求的混乱中迷路了 ‍:briefcase: ？ 是! 您的创意思维 :brain: :fire: 它使用了您所见过的任何东西的绘制potrait。 好吧，传递一个微笑 :smiling_face_with_smiling_eyes: 因为Python :snake: 现在有了另一个魔法咒语来支持你！ 不相信我吗 :face_with_raised_eyebrow: 演示版 这是什么咒语 :male_sign: 为我的好友Sukkrit Sharma做 原稿送稿器 草绘的DP 用法 说服了.. :winking_face: 并想要这个咒语吗？ 干得好： 克隆或下载此仓库 :fast_down_button: 打开终端:cat_face:‍:laptop: 向内移动 :backhand_index_pointing_right: cd Sketchify 将您的图片放入存储库或获取其路径 现在确保您具有所有依赖项 :brick: pip inst