PyTorch随机擦除的实现 用法 $ python main.py --block_type basic --depth 110 --use_random_erase --random_erase_prob 0.5 --random_erase_area_ratio_range '[0.02, 0.4]' --random_erase_min_aspect_ratio 0.3 --random_erase_max_attempt 20 --outdir results CIFAR-10的结果 模型 测试错误（5次运行的中位数） 训练时间 没有随机擦除的ResNet-preact-56 5.85 98分钟 ResNet-preact-56 w /随机擦除 5.22 98分钟 没有随机擦除 $ python -u main.py --depth 56 --block_type b

CycleGAN_ssim 该项目是项目的扩展。 实现和训练有素的周期一致剖成对抗性网络（CycleGAN）如在所描述的具有不同的，具体地SSIM损失，损耗L1，L2损失和它们的组合，以产生更好的视觉质量的图像。 图1：CycleGAN工作 对于CycleGAN实现与L1损失是指。 对于官方CycleGAN执行读取。 先决条件 Python 3.3以上 Tensorflow 1.6+ 枕头（PIL） （可选） 用法 训练模型： > python train_cycleGAN_loss.py --data_path monet2photo --input_fname_pattern .jpg --model_dir cycleGAN_model --loss_type l1 data_path：具有trainA和trainB文件夹的目录的路径（具有这些特定名称（trainA，tra

带有OpenCV和CUDA的动手GPU加速计算机视觉 Packt发布的具有OpenCV和CUDA的动手GPU加速计算机视觉 这是Packt发布的的代码存储库。 **使用GPU实时处理复杂图像数据的有效技术** 这本书是关于什么的？ 计算机视觉已在各行各业发生了革命性变化，OpenCV是计算机视觉中使用最广泛的工具，它能够以多种编程语言工作。 如今，在计算机视觉中，需要实时处理大图像，这对于OpenCV本身很难处理。 这就是CUDA发挥作用的地方，它使OpenCV可以利用功能强大的NVDIA GPU。 本书详细介绍了将OpenCV与CUDA集成以用于实际应用。 本书涵盖了以下令人兴奋的功能：了解如何从CUDA程序访问GPU设备的属性和功能 了解如何加快搜索和排序算法 检测图像中的线条和圆形等形状 使用算法探索对象跟踪和检测 在Jetson TX1中使用不同的视频分析技术处理视频 从P

人姿势估计opencv 使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计 如何使用 使用网络摄像头进行测试 python openpose.py 用图像测试 python openpose.py --input image.jpg 使用--thr增加置信度阈值 python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5 笔记： 我修改了以使用由提供的Tensorflow MobileNet Model ，而不是来自CMU OpenPose的Caffe Model 。 来自OpenCV example的原始openpose.py仅使用超过200MB的Caffe Model ，而Mobilenet只有7MB。 基本上，我们需要更改cv.dnn.blobFromImage并使用out = out[:, :19, :, :] cv

Python中RGB-D图像的体积TSDF融合 这是一个轻量级的python脚本，可将多个已注册的颜色和深度图像融合到一个投影的截断的有符号距离函数（TSDF）体积中，然后可用于创建高质量的3D表面网格和点云。 在Ubuntu 16.04上测试。 较旧的CUDA / C ++版本可在找到。 要求 带有 ， ， ， 和 。 通过运行以下命令，可以快速安装/更新它们： pip install --user numpy opencv-python scikit-image numba [可选] GPU加速需要具有和的NVIDA GPU： pip install --user pycuda 演示版 该演示将来自7个场景的数据集的1000张RGB-D图像融合到405 x 264 x 289的投影TSDF体素体积中，在GPU模式下以约30 FPS（在CPU模式下为0.4 FPS）的分辨率为2cm，并输出3D网格mesh.ply可以使用诸如的3D查看器可视化的mesh.ply 。 注意：彩色图像保存为24位PNG RGB，深度图像保存为16位PNG（以毫米为单位）。 python de

CBDNet-火炬 CBDNet的非官方PyTorch实施。 更新 2021.04.02：该代码可能存在一些实现错误，请谨慎使用。 拉请求是受欢迎的。 2020.12.04：我们使用新的数据集训练了CBDNet模型。 PSNR（DND基准）：38.06-> 39.63。 快速开始 从下载数据集和预训练的模型。 将文件解压缩到data文件夹和save_model文件夹，如下所示： ~/ data/ SIDD_train/ ... (scene id) Syn_train/ ... (id) DND/ images_srgb/ ... (mat files) ... (mat files) save_model/ checkpoint.pth.tar 训练模型： python tr

orb算法matlab代码资料夹说明 有许多计算机视觉的基本算法，可以在MATLAB或Python-OpenCV中实现。 可以下载或查阅它们以进行理解。 很少有开发的算法可以满足EE5731视觉计算课程（新加坡国立大学）的要求。 MATLAB文件夹：由PARTX表示 该文件夹可以保存到任何目录。 有六个partx_xx文件夹。 运行每个部分的步骤-a。 转到每个部分并解压缩vlfeat-0.9.21.rar文件夹。 该文件夹包含SIFT的代码，该代码已从下载-并被大量引用。 b。 Matlab的第一个工作路径应该是零件目录的设置。 为了让我运行part1代码，我需要将工作目录设置为- E:\\Assignment_1_Sayan_Kumar\Part1 Similarly to run the code for part2 change the MATLAB working directory to E:\\Assignment_1_Sayan_Kumar\Part2 b。 要运行每个部分，请运行以

pycine 使用python读取Vision Research .cine文件 安装 发行版本 带点子 如果您安装了Python 3，则可以使用pip ： pip3 install -U pycine 开发版 pip install git+https://github.com/ottomatic-io/pycine.git 用法示例 更改播放和时间码帧速率 pfs_meta set --playback-fps 60/1.001 --timecode_fps 60/1.001 A001C001_190302_16001.cine 您还可以一次为多个剪辑设置元数据： pfs_meta set --playback-fps 24/1.001 --timecode_fps 24/1.001 *.cine 帮助 每个命令都有其自己的帮助输出。 只需追加--help ： $ pfs_me

介绍如何使用LabVIEW与视觉助手、VDM进行混合编程，以使其能完成图像处理的任务。如何使用视觉助手生成脚本，以及更多的项目应用

:basketball: 通过机器学习分析篮球射击和投篮姿势！ 这是一个基于对象检测概念的人工智能应用程序。 通过挖掘从物体检测收集的数据来分析篮球投篮。 我们可以通过简单地将文件上传到Web App或向API提交POST请求来获得结果。 请检查以下。 还有更多功能！ 随时关注。 用于拍摄姿势分析的所有数据都是通过实施计算的。 请注意，这是仅用于非商业研究的实现。 请阅读，该与。 如果您对人体姿态估计的概念感兴趣，我已经写了OpenPose 。 看看这个！ 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 取得副本 只需运行git clone命令即可获得该项目的副本。 git clone https://github.com/chonyy/AI-basketball-analysis.git 先决条件 在运行项目之前，我们必须从requirements.txt安装所有依赖项 pip install -r requirements.txt 请注意，您需要具有正确CUDA设置的GPU才能运行视频分析，因为需要CUDA设备才能运行OpenPose。 代管 最后，使用一个命令将