ffmpeg.exe 是执行文件

在化工原料、服装、食品原料等的出货检验中，需要检测正常产品的缺陷和杂质。 在以下链接中，我分享了使用 CAE 检测和定位异常的代码，仅使用图像进行训练。 在此演示中，您可以学习如何将变分自动编码器 (VAE) 而非 CAE 应用于此任务。 VAE使用潜在空间上的概率分布，并从该分布中采样以生成新​​数据。 [日本人]以下链接介绍了仅使用正常图像训练 CAE 模型的代码，可以使用深度学习检测和定位与正常图像混合的异常。此演示将向您展示如何应用变分自动编码器。 VAE 使用潜在变量的概率分布和来自该分布的样本来生成新数据。 ■ 使用深度学习 (CAE) 进行异常检测和定位https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72444-anomaly-detection-and-localization-using-deep-learn

FFmpeg Batch AV Converter是一款免费的通用音频和视频编码器，只需单击几下鼠标，即可在拖放式进度信息的便捷GUI中使用ffmpeg命令行的全部功能。 由于具有多文件编码功能，它可能是可用的最快的a / v批处理编码器，因为它通过启动多达用户CPU线程数的多个并发进程来最大限度地利用系统资源。 您可以更改编码优先级，暂停和继续，设置自动关机。 对于经验丰富的ffmpeg用户以及初学者来说，它都是不错的选择。 它为几乎所有音频/视频格式提供了无限的单文件或多文件批处理编码。 您可以使用任何一组参数，并在开始编码之前尝试使用它们。 您可以操纵和多路复用流，批量字幕视频（作为跟踪和硬编码），修剪，连接，录制屏幕，捕获M3u8或YouTube URL。 您还可以访问有用的多媒体文件信息。 一些奇特的向导使初学者更轻松。

上下文编码器：[CVPR 2016]使用GAN通过图像修复进行无监督特征学习

通过stm32读取旋转编码器的实时位置信息与正反转信息，并通过显示屏显示

毕业设计中对于VHDL语言汉明码编码器与译码器的设计与实现的加深

Im2Latex 深层CNN编码器+ LSTM解码器，用于图像到乳胶， 的模型架构的pytorch实现 此实现的示例结果 在IM2LATEX-100K测试数据集上的实验结果 蓝色4 编辑距离 完全符合 40.80 44.23 0.27 入门 安装依赖项： pip install -r requirement.txt 下载数据集进行训练： cd data wget http://lstm.seas.harvard.edu/latex/data/im2latex_validate_filter.lst wget http://lstm.seas.harvard.edu/latex/data/im2latex_train_filter.lst wget http://lstm.seas.harvard.edu/latex/data/im2latex_test_filter.lst

视觉系统实验室：在GPU上学习计算机视觉[自述文件未定期更新] 作者：Saikat Roy， 波恩大学CudaVision实验室（SS19）的存储库（主要）在PyTorch，Python3和Jupyter笔记本电脑上实现。 该项目从神经网络的基础开始，并延伸到更深层次的模型。 以下项目包含在相应的文件夹中： 项目1：Softmax回归（无autograd / Pytorch张量） 涉及使用softmax回归和手动梯度计算对MNIST数据集进行分类。 经过5次简单的迭代运行后，训练和测试集的准确度分别为0.8931和0.8866 。 项目2：多层神经网络 涉及在PyTorch上使用香草SGD进行简单的多层神经网络训练，并通过k倍蒙特卡洛交叉验证进行超参数（学习率和批量大小）搜索。 分类是在CIFAR-10数据集上完成的。 下面给出了在3072-128-128-10体系结构上进行50次

WavenetAutoEncoder Wavenet自动编码器的pytorch实现：

矢量量化变分自编码器 这是矢量量化变分自动编码器（ ）的PyTorch实现。 您可以找到作者的带有。 安装依赖项 要安装依赖项，请使用Python 3创建一个conda或虚拟环境，然后运行pip install -r requirements.txt 。 运行VQ VAE 要运行VQ-VAE，只需运行python3 main.py 如果要保存模型，请确保包括-save标志。 您也可以在命令行中添加参数。 默认值指定如下： parser . add_argument ( "--batch_size" , type = int , default = 32 ) parser . add_argument ( "--n_updates" , type = int , default = 5000 ) parser . add_argument ( "--n_hiddens" , type