1、 训练数据准备 所有数据均放置于Sample\Build\下,其中Build为数据类型,根据自己需要进行修改,本示例数据为512*512大小GF2建筑,训练数据按照: Sample\Build\train\ IMG_T1 -----------------------\ IMG_LABEL -----------------\val\ IMG_T1 -----------------------\IMG_LABEL 2、 训练参数设置 参数和运行皆在dp0_train.py中,主要参数包括: (1) num_epochs,训练批次 (2) learning_rate,学习率 (3) dataset,步骤一自己构建的数据集名称 (4) band,输入数据通道数(波段数) (5) n_class, 模型输出通道数(类别) 设置好后点击run即可 3、 训练模型位置 模型结构放与net文件中,生成模型文件pt位于Checkpointspath\ 4、 预测使用 填写参数 Checkpointspath,模型位置名称 Dataset,待预测数据文件夹 Outputpath,输出数据文件夹
2022-08-10 09:21:42 526.96MB pytorch 人工智能 深度学习 语义分割
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潘祖姆 可扩展的,移动友好的平移和缩放框架(支持DOM和SVG)。 演示版 -此存储库 -JS小提琴 用法 从npm抓取它,并与您最喜欢的捆绑器一起使用: npm install panzoom --save 或从CDN下载: < script src =' https://unpkg.com/panzoom@9.4.0/dist/panzoom.min.js ' > </ script > 如果从CDN下载,该库将以panzoom全局名称提供。 平移和缩放DOM子树 // just grab a DOM element var element = document . querySelector ( '#scene' ) // And pass it to panzoom panzoom ( element ) SVG panzoom示例 <!-- this is your h
2022-08-08 14:16:05 203KB svg scene transform pan
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逆波场景 使用Three.js的Retrowave / Synthwave / Vaporwave启发场景 该场景不包含任何依赖关系。 如果要在项目中使用它,请遵循“如何安装”指南,否则请遵循“如何简单地检查演示”指南。 如何安装 以下指南针对的是非基于npm的项目(无webpack / browserify,vanilla JS)。 但是,它确实需要npm才能获取场景相关性。 您可以使用以下命令使用git子模块将此场景添加到您的项目中: git submodule add https://github.com/Moukrea/retrowave-scene.git your/desired/directory/retrowave-scene 然后,您必须通过npm获取此场景依赖项(three.js): cd your/desired/directory/retrowave-sce
2022-07-27 13:15:25 2.5MB javascript threejs vaporwave three-js
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OSG 发展至今以来,以非常惊人的速度在 VR 行业占据非常重要的地位,其开源、易学、易用的特性使 其在短期内取得了很大的成功。但是国内外还没有关于 OSG 的入门参考书出版,希望本书能给广大初学者 以帮助。 OpenSceneGraph 从字面上看只是一个场景管理系统,从某种意义上讲,OSG 的对三维动画等等的支持 还不是很强,打个比方来说:OSG 不适合做游戏引擎。因此工业控制,城市规划,机械仿真等方面 OSG 可 以带来极大的方便。 学习 OSG 是一个系统的过程,初学者入门可以专著的学习各个功能模块,如离子系统,路径漫游,流 动纹理等等,完成某个功能往往需要一定大胆的想象与猜测、基于对 OSG 的理解以及对自己编程能力的自 信、在现有的基础上再加以创新,根据项目需要来组织各个模块,完成各项功能。 学习 OSG 大都是从研究 OSG 的例子开始,OSG 的源文件中有一些例子,国内 WWW.VRDEV.NET 论坛上 也有关于各种例子的介绍,是中国广大 OSG 爱好者的交流平台。官方网站上的例子往往会第一时间发布在: http://www.openscenegraph.net/osgwiki/pmwiki.php/Tutorials/Tutorials。 也可以在此处订阅邮件列表:地址:http://www.openscenegraph.net/archiver/osg-users/. 在本书的编写过程中,受到了郑州大学虚拟现实验室曹明亮与赵老师的大力支持与技术指导,由于作 者水平有限,时间极为紧迫,所以书中不足之处甚多,望广大读者遇到时能来信给予极时的纠正,本书的 初衷是学习 OSG 的功能,帮助初学者入门,并不是做一个成功的项目与完美的新功能,所以光盘的例子中 有许多需要注意的问题与 BUG,到时候会在各章指明。 作者 二零零七年三月二十四日
2022-07-26 14:45:24 3.79MB Open Scene Graph pdf
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遮罩TextSpotter v3 这是ECCV 2020纸的PyTorch。 Mask TextSpotter v3是一种端到端的可训练场景文本查找器,它采用分段提议网络(SPN)而不是RPN。 Mask TextSpotter v3显着提高了旋转,长宽比和形状的鲁棒性。 与Mask TextSpotter的关系 在这里,我们将Mask TextSpotter系列标记为Mask TextSpotter v1( ,),Mask TextSpotter v2( ,)和Mask TextSpotter v3(ECCV 2020论文)。 该项目是由Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International授予的。部分代码是从继承的,后者已获得MIT许可。 安装 要求: Python3(建议使用Python3.7) PyTorch>
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词袋表示matlab代码场景分类 使用词袋(BOW)模型的Matlab场景分类。 该软件是为Bicocca大学的一次学术考试(数字影像)而创建的。 代码包括(当然,也使用)以下库: 这些库的所有学分均属于各自的所有者。 已使用Windows 8和Matlab 2012b对实现进行了测试。 版权 版权所有(c)2013 Bolis Mauro 特此免费授予获得该软件和相关文档文件(“软件”)副本的任何人无限制地处理软件的权利,包括但不限于使用,复制,修改,合并的权利,发布,分发,再许可和/或出售本软件的副本,并允许配备有本软件的人员这样做,但须满足以下条件: 本软件按“原样”提供,不提供任何形式的明示或暗示担保,包括但不限于对适销性,特定目的的适用性和非侵权性的担保。 无论是由于软件,使用或其他方式产生的,与之有关或与之有关的合同,侵权或其他形式的任何索赔,损害或其他责任,作者或版权所有者概不负责。软件。
2022-05-22 17:45:15 46.03MB 系统开源
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Jujube Map Editor 是一款让您轻松编辑3D关卡的插件,在Scene窗口中编辑关卡,关卡数据保存在可重复利用的Scriptable文件中。轻松高效,简单实用,让您享受创作的乐趣。 数据储存 将关卡数据保存在单独的文件中,使用“Jujube Renderer”根据相应的调色板文件来渲染关卡。 调色板 调色板文件中包含若干个Prefab,关卡文件保存着方块在调色板中的编号,替换调色板即可快速切换关卡的主题(例如截图中的夏天和冬天)。 合并Mesh 从JujubeRenderer或JujubeGenerator中一键导出包含合并Mesh的Prefab,你可以决定合并哪些图层。 生成随机地图 一键生成随机地图,地图可保存为地图数据文件或包含合并了Mesh的Prefab。 自定义方块 您可以自己编写代码制作特殊的方块或加载动画,插件自带了示例代码可供研究。
2022-05-17 22:07:24 4.86MB 3d 源码软件
matlab精度检验代码使用空间金字塔匹配进行场景分类 项目总结 该项目演示了统计金字塔匹配(SPM)在词袋(BoW)方法上的应用。 BoW方法用于对象识别和场景分类。 该项目包含图像的训练和测试案例。 每个图像已生成60个特征。 从这60个功能中,使用K-Means聚类法创建了视觉词,该词已被用作字典。 然后使用字典为每个图像生成视觉单词向量。 第2节帮助我们在从不同图像的视觉单词向量生成的直方图上实施SPM方法。 我们基于3层直方图匹配训练了我们的算法。 最后,我们在分类160张测试图像中检查了训练算法的准确性。 文献资料 可以在链接中找到项目报告 文件夹树 包含原始问题陈述 包含具有实施细节的报告 包含Matlab中的实现代码 数据表 精度表: 混淆矩阵转储: 使用的软件/硬件 个人系统上的MATLAB R2017a。 英特尔i3、3GB Ram,Sublime Text 3 IDE。 还对MATLAB版本为2015的Timberlake和Styx Systems进行了培训 参考 MATLAB文档 硬件1.pdf Grauman_darrell_iccv2005.pdf cvpr
2022-05-14 12:30:35 188.85MB 系统开源
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io_scene_owm 用于Overtools的Blender Import加载项 安装 下载,将zip重命名为“ io_scene_owm.zip”(删除后缀“ -blender282”) 在Blender中,转到“编辑”>“首选项”,然后导航到“附加组件”选项卡。 在此处单击安装,然后选择zip文件。 完成了
2022-05-08 17:15:52 155KB overwatch blender 3d overtools
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#什么: 将乐高Dat / Ldr / Mpd导入Blender 将Blender出口到LEGO Dat #用法: 从以下位置下载完整的LDraw.org零件库(complete.zip) 并使用winzip将其解压缩到目录中 根据步骤1中的安装编辑lego.cfg 启用此插件。 然后您可以通过file-> import / export访问此插件 #臭虫: 在导入过程中,在Complete LDraw.org零件库中的ldraw \ models \ car.dat中(complete.zip) 插件已经完成了'bpy.ops.mesh.normals_make_consistent()',但是当我们重新计算通过ctrl + N的法线,网格发生变化 该插件已经完成了两次“ bpy.ops.mesh.remove_doubles()”,但是当我们进行“移除双打”时, 16,0
2022-05-05 21:04:49 12KB Python
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