面部对齐
通过回归树进行人脸对齐
预要求 Visual Studio 2012+ 和 OpenCV 安装在 C:/opencv
2022-11-27 23:43:32
8.43MB
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基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配的实体对齐任务数据集基于字符串匹配
2022-11-22 15:29:34
128.29MB
联合面检测与对准
使用多任务级联卷积网络的Caffe和Python实现联合人脸检测和对齐。
建立
设置环境并将C ++层代码复制到Caffe的源代码树。
$ export PYTHONPATH=/path/to/Joint-Face-Detection-and-Alignment:$PYTHONPATH
$ export CAFFE_HOME=/path/to/caffe
$ sh layers/copy.sh
按照其文档编译Caffe。
准备数据
下载数据集 ， 和 。 将它们放在如下所示的数据目录中。
data
├── CelebA
│ └── img_celeba
├── fddb
│ ├── FDDB-folds
│ ├── images
│ │ ├── 2002
│ │ └── 2003
│ └── result
│ └── images
└── WIDER
├── wider_face_split
├── WIDER_test
├── WIDER_train
└── WIDER_val
我已经编
2022-11-20 12:03:01
15.95MB
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AS SSD Benchmark固态硬盘性能测试工具 ，用于安装SSD后调试4k是否对齐 测试固态的读写速度 等性能 免安装 直接运行 安全可靠
2022-11-17 20:32:46
399KB
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LS3D-W 是个大规模人脸对齐标注数据集，由诺丁汉大学计算机视觉实验室创建。人脸图像来自AFLW, 300VW, 300W和FDDB，人脸对齐采用68点标注法，一共包含了大约 230,000 人脸精准标记图像，通过论文《How far are we from solving the 2D \ 3D Face Alignment problem?》中的方法生成。
2022-11-08 20:09:41
2GB
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表单代码如图，还没有加入样式表，表单没有对齐，比较难看，但是HTML又没有提供表单对齐的标签或功能。
html源代码：
<!DOCTYPE html>
<html lang=en>
<head>
<meta charset=UTF-8>
<title>massage-board</title>
</head>
<body>
<form action=board.php>
2022-11-02 22:39:10
80KB
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这是用于对齐 Simulink 模块的 GUI 工具。
2022-10-31 17:59:22
38KB
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双语语料库及其对齐技术（1）
语料库
语料库(Corpora)是按照一定的原则组织在一起的真实的自
然语言数据(包括书面语和口语)的集合，主要用于研究自
然语言的规律，特别是统计语言学模型的训练以及相关系
统的评价和评测
语料库语言学
语料库语言学是以语料库为基本知识源来研究自然语言规
律的学科，主要研究内容包括语料库加工的理论、方法和
工具以及基于语料库的知识获取。
单语语料库(Monolingual Corpus)和多语语
料库(Multilingual Corpora)
2022-10-18 20:41:18
429KB
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