火炬损失 我实现的标签平滑，amsoftmax，焦点损耗，双焦点损耗，三重态损耗，giou损耗，亲和力损耗，pc_softmax_cross_entropy，ohem损耗（基于行硬挖掘损失的softmax），大利润- softmax（bmvc2019），lovasz-softmax-loss和dice-loss（广义的软骰子损失和批处理软骰子损失）。 也许这对我的未来工作很有用。 还尝试实现swish，hard-swish（hswish）和mish激活功能。 此外，添加了基于cuda的一键式功能（支持标签平滑）。 新添加一个“指数移动平均线（EMA）”运算符。 添加卷积运算，例如coord-conv2d和dynamic-conv2d（dy-conv2d）。 一些运算符是使用pytorch cuda扩展实现的，因此您需要先对其进行编译： $ python setup.py

内容索引:Delphi源码,控件组件,字体控件　　一款Delphi平滑字体特效控件包附Demo代码，据说是CnPack 开发组管理员与月共舞的个人作品。主要是美化字体用的，产生艺术字有很大用处。效果演示如上所示，每个选项卡内还能不少的设置选项，用此控件可以平滑字体边缘，添加字体背景，产生轮廓字体、阴影字体、纹理字体、渐变字体等。

图像的平滑的锐化，对于图像进行中值滤波和均值滤波，对图像进行锐化，分别用Roberts算子，sobel算子，拉普拉斯算子，对图像进行锐化，本资源免费白嫖，记得点赞就行

matlab离散傅里叶变换平滑代码数字信号处理实验室代码 Matlab代码，用于DFT，IDFT，脉冲，采样定理，自相关，线性和圆形卷积等功能。 DFT 离散傅里叶变换（DFT）是用于数字信号处理中数值计算的主要变换。 它非常广泛地用于频谱分析，快速卷积和许多其他应用。 DFT将N个离散时间样本转换为相同数量的离散频率样本，并定义为 DFT之所以被广泛使用，部分原因是它可以使用快速傅立叶变换（FFT）算法非常有效地进行计算。 代号 逆DFT（IDFT）将N个离散频率样本转换为相同数量的离散时间样本。 IDFT的形式与DFT非常相似，因此也可以使用FFT高效地进行计算。 冲动 在信号处理中，动态系统的脉冲响应或脉冲响应函数（IRF）是动态系统的输出，当出现短暂输入信号（称为脉冲）时。 更一般地，脉冲响应是任何动态系统对某些外部变化的React。 采样定理 连续时间信号可以在其样本中表示，并且可以在采样频率fs大于或等于消息信号的最高频率分量的两倍（即fs≥2fm）时恢复。 自相关 自相关，也称为串行相关，是信号与自身的延迟副本之间的相关关系，它是延迟的函数。 非正式地，这是观察之间的相似

一体的相机轨道运动平稳 统一中的平滑相机轨道运动 本教程的主要目的是让您对Unity中的平滑摄影机轨道运动有所了解。 您可以找到有关完整教程。 本教程由The App Guruz提出-最好的

matlab红外光谱预处理，MSC，SG平滑等多种预处理算法，matlab代码

对一维信号的过采样函数，采用SINC插值的方法，可以使输出信号更加平滑。函数用法有说明，并附有简单程序进行验证说明。也是对论坛上缺失的一个重要函数 resampleSINC 的补充！ 希望对有需要朋友有用! 有问题欢迎留言交流！

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快速优化的图像/视频增强方法 它是由Java实现的一组图像/视频增强方法，用于解决一些常见任务，例如除雾，去噪，水下去除，低照度增强，特性，平滑等。 请注意，此存储库是多个图像/视频处理存储库的集成，这些独立的存储库将在以后弃用。 RemoveBackScatter-已删除，其zip文件在此处可用： 。 OptimizedContrastEnhance-已删除，其zip文件位于此处： 。 将不推荐使用，其zip文件位于此处： HazeRemovalByDarkChannelPrior-已删除，其zip文件在此处可用： ALTMRetinex-已删除，其zip文件在此处可用：

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