可变形卷积的TensorFlow实现
这是以下论文的TensorFlow实现：
戴继峰，齐浩志，熊玉文，李毅，张国栋，韩寒，魏一辰。 2017。可变形卷积网络。 arXiv [cs.CV]。 arXiv。
该代码只能在。
旋转训练图
采样地点
基本用法
DeformableConvLayer是自定义的Keras图层，因此您可以像其他任何标准图层（例如Dense ， Conv2D一样使用它。
这是一个简单的示例：
inputs = tf . zeros ([ 16 , 28 , 28 , 3 ])
model = tf . keras . Sequential ()
model . add ( DeformableConvLayer ( filters = 6 , kernel_size = 3 , strides = 1 , padding = 'valid' , dilat
2021-10-07 14:53:21
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这个是2016年ECCV会议论文Natural Image Stitching with the Global Similarity Prior（NISwGSP）的复现。非原创，具体参照github大神firdauslubis88的方法，源码官方提供。里面有自己配置环境的步骤说明（带截图）和使用说明以及配置实现所需要的所有文件，已经成功复现可以拼接图像，需要的可以看看。
2021-10-05 10:49:26
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使用内部状态变量本构模型评估模型高熵合金CoCrFeMnNi中的变形。 这些合金的显着特性是它们在应力应变曲线的塑性区域中经历的异常高的应变硬化速率。 分析了在一定温度范围内发布的应力应变测量结果。 位错障碍相互作用和观察到的高应变硬化速率通过状态变量及其演变来表征。 结合短程障碍物和长程障碍物的模型显示出可以在宽范围的温度和晶粒尺寸上匹配实验测量结果。 远距离障碍被认为代表位错与不完全混合或部分偏析区域的相互作用。 在较高温度下也观察到动态应变时效。 与奥氏体不锈钢的测量值进行比较显示出一些共同的趋势。
2021-10-02 00:37:51
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