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2022-02-21 17:02:06
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2022-01-03 18:04:15
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东北美洲鸟类迁徙可视化
底图
国家
来源： ne_50m_admin_0_countries来自
选择（在 CartoDB 中）以下教程： ://bost.ocks.org/mike/map/
ogr2ogr -f GeoJSON -其中“ISO_A2 = '美国'” 国家/地区.json ne_50m_admin_0_countries.shp
人口稠密的地方
ogr2ogr -f GeoJSON -其中“ISO_A2 = 'US' AND SCALERANK
2021-12-23 17:41:01
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NABirds
使用关键点组织NABirds数据集并为鸟脸构造边界框标签。 然后将它们用于训练用于鸟类身体和面部检测的深层模型。
应用程序：
人脸数据集
NABirds包含48562只鸟类，包围盒和11个身体部位，以及物种识别
选择了46824个，〜1700个面部特征不好或太小
约334个标签错误的零件或错误的边界框已得到纠正更有可能被忽视
从这些图像中构造了脸部BB。
使用与头部相关的5个身体部位（x，y） 钞票，冠，项颈，左眼和右眼
这些x，y用于确定朝向或方向
考虑了10个方向
例如面对左，右，下，上，上，下，朝着相机，身体其他部位上方或下方的部位
以及缺少的部分，没有冠或项，一只眼睛或两只眼睛
身体部位距离的比率，用于确定盒子周围零件的额外空间
帮助防止BB变成脸部横截面
图像尺寸已考虑在内，以防止扩展到
测试所有BB的错误，并从每张图像中裁剪以确认大小正确
这些图像被分为
2021-12-07 20:03:30
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