用于文档图像变形的门控和分叉堆叠式U-Net模块
捕获文档图像是记录它们的最简单，最常用的方法之一。 但是，这些图像是在手持设备的帮助下捕获的，通常会导致难以消除的不良失真。 我们提出了一个监督的门控和分叉堆叠式U-Net模块，以预测变形网格并从输入中创建无失真的图像。 在对网络进行人工合成的文档图像训练时，将根据真实世界的图像来计算结果。 我们方法的新颖性不仅存在于U-Net的分叉中，以帮助消除网格坐标的混合，而且还存在于使用门控网络的情况下，该门控网络为模型增加了边界和其他分钟线级别的细节。 我们提出的端到端流水线仅在先前方法中使用的数据的8％进行训练后，就可以在DocUNet数据集上实现最新的性能。
要求
所需的软件包：
火炬（> 1.4.0）
火炬视觉（> 0.6.0）
numpy（> 1.18.4）
要安装所有必需的软件包，请使用pip install -r requir
2023-08-29 09:38:19
5.43MB
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2023-08-26 18:08:32
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2023-08-14 21:08:07
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2023-08-02 09:27:32
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2023-07-24 10:59:36
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Cabinet Vision (CV) 板式家具拆单软件 V12 468 中文语言包
2023-07-24 09:57:02
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在线实例分类器细化（OICR）的多实例检测网络的PyTorch实现
如何开始
git clone http://www.github.com/jd730/OICR-pytorch
依存关系
Python 3.5或更高版本
火炬0.4.0（不是0.4.1）
CUDA 8.0或更高
资料准备
PASCAL_VOC 07 + 12 ：请按照中的说明准备VOC数据集。 实际上，您可以参考其他任何人。 下载数据后，在文件夹data /中创建软链接。
选择性搜寻
wget https://dl.dropboxusercontent.com/s/orrt7o6bp6ae0tc/selective_search_data.tgz
tar -xvf selective_search_data.tgz
rm -rf selective_search_data.tgz
将selective_search_
2023-07-19 20:23:35
4.79MB
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2023-07-01 15:00:36
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Cabinet Vision (CV) 板式家具拆单软件 V2022.4.622中文语言包
2023-07-01 14:57:36
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用单个深度学习模型替换移动相机ISP
1.概述
该库提供了RAW到RGB映射方法的实施和PyNET CNN在介绍。 该模型经过训练，可以将直接从移动相机传感器获得的RAW Bayer数据转换为使用专业的佳能5D DSLR相机拍摄的照片，从而取代了整个手工制作的ISP相机产品线。 提供的预训练PyNET模型可用于从使用Sony Exmor IMX380相机传感器捕获的RAW（DNG）图像文件生成全分辨率12MP照片。 对于华为P20和BlackBerry KeyOne智能手机，此方法的更多视觉效果可在找到。
2.先决条件
Python：scipy，numpy，imageio和枕头套件
+
英伟达GPU
3.第一步
下载预训练的 ，并将其放入vgg_pretrained/文件夹。
下载经过预训练的，并将其放入models/original/文件夹中。
将下载并将其提取到raw_images/文件夹中。 此文件夹应包含三个子文件夹： train/ ， test/和full_resolution/
请注意，Google云端硬盘的配额限制了每天的下载量。 为了避免这种情况，您可以
2023-06-17 20:47:57
21KB
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