肿瘤图片分类代码，可应用于医疗病理学图片的分类（可通用于各种医疗图像图片的分类），具有良好的效果，可供大家学习

Efficient gamut clipping for color image processing using LHS and YIQ 很经典的一篇图像增强处理的方法介绍，在LHS和YIQ空间都可以，调整饱和度，亮度等，还有超出RGB范围时，快速做gamut clipping，在显示和拍照里都用的到

图片字幕 介绍 建立一个模型以从图像生成字幕。 给定图像后，模型可以用英语描述图像中的内容。 为了实现这一点，我们的模型由一个编码器（一个CNN）和一个解码器（一个RNN）组成。 为CNN编码器提供了用于分类任务的图像，其输出被馈送到RNN解码器，后者输出英语句子。 该模型及其超参数的调整基于论文和。 我们使用微软Çommon在CO NTEXT（MS COCO）O bjects为这个项目。 它是用于场景理解的大规模数据集。 该数据集通常用于训练和基准化对象检测，分段和字幕算法。 有关下载数据的说明，请参见下面的“数据”部分。 代码 该代码可以分为两类： 笔记本-该项目的主要代码由一系列Jupyter笔记本构成： 0_Dataset.ipynb介绍数据集并绘制一些样本图像。 1_Preliminaries.ipynb加载和预处理数据并使用模型进行实验。 2_Training.ip

An Image is worth 16x16 Words: Transformer for image recognition手写笔记

CNN与RNN图像分类 该程序使用卷积神经网络和递归神经网络对来自MNIST手写数字数据集的图像进行分类。 CNN最适合计算机视觉应用，因为可以使用RNN，但并不流行。该项目的目的是证明CNN模型相对于RNN可​​能具有的优势。 设置 需要Python 3.5-3.8才能与所有必需的模块兼容 # Clone this reposititory git clone https://github.com/JohnNooney/CNN_vs_RNN_Image_Classification # Go into repository cd ../cnn_vs_rnn_image_classification # Install required modules pip install -r requirements.txt 用法 使用python app.py启动应用程序后，将出现一个窗口，您可以

张量 使用TensorFlow轻松进行图像分类 （） 要求： Mac或Linux机器 Python 3.5、3.6或3.7 您可以使用TensorPy对图像进行分类，只需在命令行中传递一个URL，或在Python程序中使用TensorPy。 完成所有实际工作。 TensorPy还通过将多个设置步骤自动化到一个脚本中来简化TensorFlow的安装（有关详细信息，请参见 ）。 （请阅读 ，以详细了解TensorPy的工作原理。） Mac和Ubuntu / Linux的设置步骤 （ Windows和Docker用户：有关在Docker计算机上运行的信息，请参阅。Windows需要Docker运行TensorFlow。） 步骤1：创建并激活一个名为“ tensorpy”的虚拟环境 如果不确定如何创建虚拟环境，请进行。 步骤2：从GitHub克隆TensorPy存储库 git clone

IMAGE Download Software - IDT_V2.0.0.9

SAR Image Formation and Image Properties ,介绍SAR成像原理的PPT，内容比较基础，适合刚接触SAR成像算法的同学学习。

涂图·图像 SDK 服务 TuSDK 产品介绍 涂图·图像 SDK 服务是涂图推出的一款适用于 Android 平台的图像 SDK，提供了包括录制、图片编辑等基础功能，以及人像美颜、滤镜、贴纸、文字、漫画滤镜等特效。 1. 功能介绍 1.1 界面 功能点 功能介绍 版本 UI界面 可支持 UI 层级代码改动 2.0.0(+) 1.2 相机拍摄 功能点 功能介绍 版本 闪光灯 可控制闪光灯使用状态 2.0.0(+) 自定义分辨率及质量 允许用户根据场景自定义分辨率和质量 2.0.0(+) 滤镜 改变图片色值，以美化图片 2.0.0(+) 摄像头切换 录制时，可切换前后摄像头 2.0.0(+) 焦距调节 双指缩放调节焦距 2.0.0(+) 网格线 支持拍照时，网格线的开启和关闭，便于使用者构图 2.0.0(+) 拍摄比例切换 支持1:1、2:3、3:4、全屏等拍摄比例的实时切换 2.0.0(+

Abstract The style-based GAN architecture (StyleGAN) yields state-of-the-art results in data-driven unconditional generative image modeling. We expose and analyze several of its characteristic artifacts, and propose changes in both model architecture and training methods to address them. In particular, we redesign generator normalization, revisit progressive growing, and regularize the generator to encourage good conditioning in the mapping from latent vectors to images. In addition to improving image quality, this path length regularizer yields the additional benefit that the generator becomes significantly easier to invert. This makes it possible to reliably detect if an image is generated by a particular network. We furthermore visualize how well the generator utilizes its output resolution, and identify a capacity problem, motivating us to train larger models for additional quality improvements. Overall, our improved model rede- fines the state of the art in unconditional image modeling, both in terms of existing distribution quality metrics as well as perceived image quality.