SGM-Nets: Semi-global matching with neural networks 原文

Semi-Global Matching in Object Space 原文

该批处理设置了日志大小和本机稽核原则。日志设定：应用程式 容量>16M， 安全性 容量>80M， 系統 容量>16M

半监督单图像去雾 半监督单图像去雾代码。 依赖 pytorch >= 1.0 visdom 数据集制作 通过以下方式使您成为数据集： 合成图像：将两张图像（朦胧（HxWxC），清洁（HxWxC））对齐为一张图像（Hx2WxC）。 要注意的是，H和W应该是8的倍数。将它们（ ./datasets/dehazing/train张图像）放在./datasets/dehazing/train 。 真实的模糊图像：将它们（ ./datasets/dehazing/unlabeled张图像）放在./datasets/dehazing/unlabeled 测试图像：与1.对齐，然后将它们放在./datasets/dehazing/test 火车 您可以通过以下方式训练模型： python train.py --dataroot ./datasets/dehazing --name run_

半导体设备标准 ,基于SEMI标准

SEMI SECS E4,E5,E30,E37协议的实现库及详细的二次开发说明，包含 DLL, LIB, H，不依赖任何三方库，还提供有Demo详细代码，示例代码可以直接复制使用。同时还提供了一个模拟器供测试。

SECS E5.PDF,专门用于MES开发的协议文档。主要是定义了几百个Sn,Fn通讯固定格式。对于MES系统开发者来说，是编码过程中参照和核对格式的必备手册。

SEMI EQUIPMENT COMMUNICATIONS STANDARD 2 MESSAGE CONTENT

SEIM E4 E5 半导体数据采集资料 通讯协议资料 设备联网 智能制造基础资料

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