网络摄像头Easy JS 这是一个JavaScript库，用于访问网络摄像头流和拍照。 您可以轻松地将其作为模块添加到自己的应用程序中。 在台式计算机或移动设备上流式传输网络摄像头 在手机上切换后置或前置摄像头 拍照并可以下载。 现场演示 安装 使用Git克隆 git https://github.com/bensonruan/webcam-easy.git 或使用NPM npm install webcam-easy 用法 1.在html中包含脚本标签 < script type =" text/javascript " src =" https://unpkg.com/webcam-

pix2pix | | 火炬实现，用于学习从输入图像到输出图像的映射，例如： 条件对抗网络的图像到图像翻译，，， CVPR，2017年。 在某些任务上，可以在较小的数据集上相当快地获得不错的结果。 例如，要学习生成立面（如上所示的示例），我们仅对400张图像进行了约2个小时的训练（在单个Pascal Titan X GPU上）。 但是，对于更棘手的问题，重要的是要对更大的数据集进行训练，并且需要花费数小时甚至数天的时间。 注意：请检查我们的pix2pix和CycleGAN的实现。 PyTorch版本正在积极开发中，并且可以产生与该Torch版本相当或更好的结果。 建立 先决条件 L

Introductory_Techniques_for_3-D_Computer_Vision国外教材英文原版电子书 computer vision techniques 3D 计算机图像

面具摄影机 MaskCam是基于Jetson Nano的智能相机系统的参考设计，该系统实时测量人群面部遮罩的使用情况，并在边缘执行所有AI计算。 MaskCam可以检测并跟踪其视野中的人员，并通过对象检测，跟踪和投票算法确定他们是否戴着口罩。 它将统计信息（而非视频）上传到云中，在其中可以使用Web GUI来监视视场中的面罩合规性。 它可以将有趣的视频片段保存到本地磁盘（例如，突然涌入的许多人没有戴口罩），并且可以选择通过RTSP流式传输视频。 MaskCam可以在Jetson Nano Developer Kit上运行，也可以在具有ConnectTech Photon载板的Jetson Nano SOM上运行。 它被设计为使用Raspberry Pi高质量相机，但也可以与Linux支持的几乎所有USB网络摄像头一起使用。 设备上的软件堆栈主要是用Python编写的，并在JetPac

PyTorch实施抠图 用法 $ python main.py --block_type basic --depth 110 --use_cutout --cutout_size 16 --cutout_prob 1 --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 ResNet-preact-56，不带切口 5.85 98分钟 带切口的ResNet-preact-56 4.96 98分钟 没有抠图 $ python -u main.py --depth 56 --block_type basic --base_lr 0.2 --seed 7 --outdir results/wo_cutout/00 w /镂空 $ python -u main.py --depth 56 --block_type basic --bas

计算机视觉作业-2018Spring 内容 混合图像。 拐角检测。 标度空间斑点检测。 ：场景分类器 视觉词袋模型和最近邻分类器（kNN）。 视觉单词袋模型和判别式分类器（SVM）。 在ImageNet上使用ResNet50预训练的权重进行转移学习。 在ImageNet上使用VGG16预训练的权重进行转移学习。 在ImageNet上使用GoogleNet预训练的权重进行转移学习。 消失点检测。 单视图计量。 使用参考对象的高度查找图像中对象的高度。 图像拼接。 贡献者 和（

从单个图像去除雨滴的细心生成对抗网络（CVPR'2018） ， ，嘉俊苏和 （TBA） （TBA）（CVPR'18聚光灯） 抽象的 附着在玻璃窗或相机镜头上的雨滴会严重妨碍背景场景的可见性，并严重降低图像质量。 在本文中，我们通过目视去除雨滴，从而将雨滴降级的图像转换为干净的图像来解决该问题。 这个问题是棘手的，因为首先没有给出被雨滴遮挡的区域。 第二，关于被遮挡区域的背景场景的信息在很大程度上被完全丢失。 为了解决该问题，我们使用对抗训练来应用细心的生成网络。 我们的主要思想是将视觉注意力注入到生成网络和判别网络中。 在培训期间，我们的视觉注意力会了解雨滴区域及其周围的环境。 因此，通过注入此信息，生成网络将更加关注雨滴区域和周围的结构，而判别网络将能够评估恢复区域的局部一致性。 除了去除雨滴外，对生成网络和判别网络的视觉注视也是本文的另一项贡献。 我们的实验证明了我们方法的有

在PyTorch中实现Vi（sual）T（transformer） 大家好，新年快乐！ 今天，我们将要实现著名的Vi （双） T （变压器），该产品在“。 代码在这里，可以从下载本文的交互式版本。 ViT将很快在我称为新计算机视觉库中提供 这是一个技术教程，而不是您在普通的中级文章中找到的使您变得富有的前5个最重要的熊猫功能。 因此，在开始之前，我强烈建议您： 看看惊人的网站 观看 阅读文档 因此，ViT使用在图像上工作的普通变压器（“提出的一种变压器）。 但是，如何？ 下图显示了ViT的体系结构 输入图像被分解为16x16展平的小块（图像未按比例绘制）。 然后使用普通的完全连接层将它们嵌入，在它们前面添加特殊的cls令牌，并对positional encoding求和。 生成的张量首先传递到标准Transformer，然后传递到分类头。 就是这样。 本文的结构分为以下几节

相对属性 用于图像分类和零镜头学习的视觉相对属性的Python实现 描述 此实现引用论文“ Relative Attributes, D. Parikh and K. Grauman, International Conference on Computer Vision (ICCV), 2011 。 作者给出的原始代码在matlab中。 此仓库包含用于从头开始使用牛顿优化来学习相对排名功能的python代码。 使用高斯混合模型的零射击学习也是在python中实现的。 实施细节 包含使用牛顿方法的rank svm的实现。 和 分别是用于零击学习的训练和测试文件。 此实现中使用了来自'PubFig'数据集的预提取要点特征。 要训​​练新的数据集， 模块和 可用于提取要点特征。 读取学习的排名功能，预处理的数据等，并将其保存在 目录。

TensorFlow 2.0教程 我们的回购。 是的赢家 。 时间线： 2019年10月1日：TensorFlow 2.0稳定！ 2019年8月24日： 2019年6月8日： 2019年3月7日： 2019年1月11日： 2018年8月14日： 安装 确保您使用的是python3.x。 CPU安装 pip install tensorflow - U GPU安装 自己安装CUDA 10.0 （或cudnn ）和cudnn 。 并设置LD_LIBRARY_PATH 。 pip install tensorflow - gpu - U 测试安装： In [ 2 ]: import tensorflow as tf In [ 3 ]: tf . __version__ Out [ 3 ]: '2.0.0' In [ 4 ]: tf . test . is_gpu_available () ... totalMemory : 3.95 GiB freeMemory : 3.00 GiB ... Out [ 4 ]: True 配套TF2视频教程 TensorFl