一共40万个实例，分为16个类别（相比 DOTA-v1.0 添加了集装箱起重机这个类别）。图像和 DOTA-v1.0完全相同，2806张。补全了许多在 DOTA-v1.0 中丢失的大约10像素以下的实例标注。

cvpr2019_金字塔特征注意网络以进行显着性检测 赵婷和吴相干撰写的CVPR 2019论文“用于显着性检测的金字塔特征注意网络”的源代码。 （ ） 下载显着性地图 为了方便起见，我们提供了本文中使用的基准数据集的显着性图。 Google： 百度：提取：9yt5 设置 安装依赖项： Tensorflow (-gpu) Keras numpy opencv-python matplotlib 用法： train: python train.py --train_file=train_pair.txt --model_weights=model/vgg16_no_top.h5 test: jupyter notebook run dome.ipynb 结果 如果您认为这项工作有帮助，请引用 @inproceedings{zhao2019pyrami

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，，，，包军，方志伟和路汉青 介绍 我们提出了一种双重注意网络（DANet），可以根据自我注意机制将局部特征与其全局依赖项进行自适应集成。 而且，我们在三个具有挑战性的场景分割数据集（即Cityscapes，PASCAL Context和COCO Stuff-10k数据集）上实现了最新的分割性能。 城市景观测试设置结果 我们仅使用精细的注释数据来训练DANet-101，并将测试结果提交给官方评估服务器。 更新 2020/9 ：更新代码，该代码支持Pytorch 1.4.0或更高版本！ 2020/8：新的TNNLS版本DRANet在Cityscapes测试集上达到 （在2019年8月提交结果），这是仅使用精细注释数据集和Resnet-101的最新技术性能。 该代码将在发布。 2020/7：在MMSegmentation上支持 ，其中，在Netscapeval set上，DANet的单比

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好用的去噪声代码matlab 侧窗过滤 简介：来自CVPR 2019论文的“侧面窗口过滤”。 MATLAB实现与一些应用程序。 实现了过滤器（均值，中值，高斯）和应用程序（平滑，降噪，着色）。 作者： 纸： 引用代码： 环境 在MATLAB中运行。 在MATLAB 2019b测试。 怎么跑 您可以运行以下文件。 demo1.m ：演示1-图像平滑和边缘保留 demo2.m ：演示2-图像降噪 demo3.m ：演示3-图像着色 结果图像将在处理后保存。 结果 演示1-图像平滑和边缘保留 演示2-图像降噪 演示3-图像着色 去做 在演示1中，SW-MED的速度太慢。 应该加快速度。 在演示3中，为什么最大运算符不起作用，而最小运算符不起作用？ 我认为这是错误的。 如果您知道原因，可以给我建议。 在演示3中，代码csig = c_var*2; ，如果设置为0.6，则原始算法具有良好的性能。 有什么影响？ 学分 如果发现有用，请给我加星 :glowing_star: ！ :) 您可以引用该论文的作者。 GitHub网站： 这篇报告： @inproceedings{swfilter, author={Hui Yin a

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