pytorch_image_detection:基于语义的图像检索系统

车道线检测 该项目构建了一个计算机视觉（CV）应用程序，该应用程序可以从道路的图像和视频中检测车道线。 该存储库受到Udacity无人驾驶汽车工程师Nanodegree计划的Finding Lane Lines项目的启发。 该程序已使用了此存储库中使用的测试图像和视频。 <-这是一项正在进行中的工作---> 用于检测图像中的车道线的主要步骤是： 颜色转换为灰色 坎尼边缘检测 使用高斯模糊进行图像过滤 检测感兴趣区域（ROI） 线路检测 霍夫变换

毕业设计论文范文源码 Face-Detection 本科毕业设计 基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现 ======================================== 本项目源代码遵循GPL授权许可，你可以修改并免费使用，但请保留本项目作者信息，谢谢。 论文引用格式（文章为本科毕业论文）： 贾震. 基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测研究与实现[D]. 曲阜师范大学, 2016. ------博客地址------ Coding Home - 漂流瓶jz CSDN博客 新浪博客 ======================================== main.m 为主函数 里面包含训练和检测的主要操作说明和用法。 ======================================== 实验过程： 实验结果; ======================================== 训练样本： MIT人脸数据库 样本尺寸：20*20px 样本个数：5971个样本，其中人脸样本为2429个 faces文件夹 包含人脸

Face Alignment at 3000fps via Regressing Local Binary Features中LBF特征的理解

超快速通道检测 PyTorch实施的论文“”。 更新：我们的论文已被ECCV2020接受。 评估代码是从改性和。 Caffe模型和原型可以在找到。 演示版 安装 请参阅 开始吧 首先，请根据您的环境在configs/culane.py或configs/tusimple.py配置中修改data_root和log_path 。 data_root是您的CULane数据集或Tusimple数据集的路径。 log_path是tensorboard日志，训练有素的模型和代码备份的存储位置。它应该放置在该项目之外。 对于单GPU训练，运行 python train.py configs/path_to_your_config 对于多GPU训练，请运行 sh launch_training.sh 或者 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_n

图像增强，色彩校正/恢复 EUVP数据集：，，。 （已配对和未配对的数据； FUnIE-GAN） 水下图像网：，，。 （配对数据； UGAN） UIEBD数据集：，，。 （水网） SQUID数据集： ，，。 （水下-HL） U-45：，。 （UDAE） RUIE基准：，纸张。 （RUIE-Net） 牙买加皇家港口：数据，纸张，代码。 （水甘） 虚拟潜望镜：数据，纸张。 颜色校正： 数据。 颜色恢复： 数据，纸张，代码。 TURBID数据：数据，纸张。 OceanDark数据集：数据，纸张。 SISR：单图像超分辨率 USR-248：数据，纸张，代码。 （用于2x，4x和8x训练； SRDRM，SRDRM-GAN） SESR：同时增强和超分辨率 UFO-120：数据，纸张，代码。 （用于2倍，3倍和4倍SESR和显着性预测；深度SESR） 图像分割 SUIM：数据

Middleware-Vulnerability-detection 实时更新较好用最新漏洞EXP，仅供已授权渗透测试使用 2020.4.18项目迎来两位伙伴一起维护 @caizhuang :beer_mug::beer_mug::beer_mug: @3ND:beer_mug::beer_mug::beer_mug: Apache --2019 Apache-flink 未授权访问任意 --2019 CVE-2019-0193 Apache Solr via Velocity template RCE --2020.3 CVE-2019-17564 Apache Dubbo反序列化漏洞 --2020.7 CVE-2020-13925 Apache Kylin 远程命令执行漏洞 --2020.10 CVE-2020-13957 Apache Solr 未授权上传 --2020.11 CVE-2020-13942 Apache Unomi 远程代码执行 Cacti --2020.2 CVE-202

颜色-检查器检测 一个实现各种颜色检查器检测算法和相关实用程序的软件包。 它是开源的，并根据条款免费提供。 目录 5参考书目 6行为准则 7联系与社交 8关于 1特点 实现了以下颜色检查器检测算法： 分割 2安装 由于它们的大小，在Pypi包中未提供运行各种示例和单元测试所需的资源依赖关系。 克隆存储库时，它们可以作为Git子模块单独使用。 2.1主要依赖 颜色-Checker Detection需要各种依赖性才能运行： python> = 3.5 色彩科学 opencv-python> = 4 2.2 Pypi 满足依赖关系后，可以通过在shell中发出以下命令，从Python软件包索引中安装Color-Checker Detection ： pip install --user colour-checker-detection 总体开发依赖项的安装如下： pi

水位线检测 sjtu中计算机视觉课程的家庭作业和最终项目（水位线检测）。 最终项目 检测并计算图像的水位线。 结果显示在./final/result文件夹中。 所有检测到的字母“ E”都包含在框架中。 红色的帧被滤除。 图像中有两条线，一条是水位线，另一条是根据检测到的“ E”拟合的线。 算法 字母“ E”的检测 猪特征提取和svm分类器 不同规模的不同分类器 检测水位线 使用grabCut可以大致获得标尺的位置 提取下轮廓以适合线条 水位线计算 预处理检测到的“ E”，包括筛选出错误的，重叠的“ E”，以补充丢失的“ E”。 选择检测到的框架的中心以适合一条线，然后计算该线与水位线的交点。 其他 仿射变换将应用于获得正常的“ E”。 作业1：形态 基本形态运算的执行 编写自己的形态扩展和腐蚀操作实现。 您的程序应输入一个二进制图像（请参见附件的“ lena-binary.bmp”文件

行人检测 该代码使用BING作为预处理器，在Caltech数据集上产生了在上呈现的结果（使用了光流；因此不适用于INRIA数据集）。 如果您在研究中使用此代码，请引用我们的论文： @inproceedings{PaisitkriangkraiSH14a, author = {Sakrapee Paisitkriangkrai and Chunhua Shen and Anton {van den Hengel}}, title = {Strengthening the Effectiveness of Pedestrian Detection with Spatially Pooled Features}, b