用opencv捕捉微笑

将论文Context-Aware Saliency Detection作者写的加密源代码破解之后的

rc代码显着性matlab saliency-detection-methods 文章《基于多图流形排序的图像显着性检测》中所用对比算法源码链接HC: RC: AC: HS: SR: FT: MSS: GS: MR: BFSS: RW: HDCT: BMA： RR:

使用OECC进行OOD检测 该存储库包含纸的的基本代码。 在2021年被Neurocomputing接受为Journal文章。 1.什么是具有信心控制的异常值暴露（OECC）？ 是一种技术，可帮助深度神经网络（DNN）学习如何区分分布内（OOD）数据和分布外（OOD）数据，而无需访问OOD样本。 已经证明该技术可以推广到新的分布。 为了了解如何区分分布内样本和分布外样本，OECC通过在softmax层的输出端产生均匀分布来使DNN对于OOD样本具有高度不确定性。 同时，它还可以对分布样本进行预测，其平均置信度接近其训练精度，即控制其置信度。 在图像和文本分类任务中，使用OE进行OOD检测时，总体OECC损失函数要优于以前的SOTA结果。 此外，我们在中通过实验表明，通过将OECC与SOTA后训练方法（如或结合用于OOD检测，可以在OOD检测任务中获得SOTA结果。 2.可视化OECC背

很棒的微小物体检测 Tiny Object Detection论文和相关资源的精选清单。 目录 更新 （04/19）： 添加纸张以显示小物体检测的平铺能力 添加文章和视频以解决对象检测中的小对象问题 （03/26）： 添加纸张和代码以学习用于航空图像中目标检测的校准指导 （03/20）： 为ReDet添加纸张和代码：用于航空物体检测的等速旋转检测器 航空图像中目标检测的更新代码：大规模基准测试和挑战 活动 第一次微小物体检测（TOD）挑战来自低质量输入（RLQ）的现实世界识别 8月23日至27日，美国格拉斯哥证券交易委员会 文件 微小物体检测 学习航空影像中目标检测的校准指导[纸] [代码] 梁栋，魏宗琪，张栋，耿启祥，张丽艳，孙涵，周慧宇，魏明强，潘高arXiv 2021 ReDet：用于航空物体检测的等速旋转检测器[纸张] [代码] 韩嘉明，丁建，南雪，夏桂松CVPR 2021

OpenCV实现文本检测（EAST 文本检测器）python版。文章地址：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/121375984?spm=1001.2014.3001.5502

We experimentally demonstrate a direct-detection orthogonal-frequency-division-multiplexing quadrature-phase-shift-keying (OFDM-QPSK) system that is capable of delivering a 32 Gbaud OFDM-QPSK signal over 7 km single-mode fiber-28 (SMF-28). Intra-symbol frequency-domain averaging (ISFA) channel response estimation is applied to suppress in-band noise, while discrete Fourier transform-spread (DFT-spread) is used to reduce the peak-to-average power ratio (PAPR) of the transmitted OFDM signal. With

gjk.c –平原C的Gilbert-Johnson-Keerthi 这是在普通C语言中粗略但快速地实现GJK冲突检测算法的功能。只有一个C文件，少于200行，没有依赖关系。 目前处于2D模式，即将推出完整的3D版本。此2D版本使用Minkowski求和，并在Minkowski空间中构建一个三角形单形，以判断两个任意凸多边形是否发生碰撞。 3D版本将大致相同，但将在3维Minkowski空间内构建一个四面体单形。 它当前仅指示是否存在碰撞。 距离和接触点的C代码即将推出。 免责声明 他妈的许可证和版权。 我这样做是出于学习目的，这是公共知识，任何用法都是完全免费的。 使用范例 这是的示例案例的。 将两个测试的多边形定义为纯C矢量结构类型的数组。 GJK的这种实现实际上并不关心数组中顶点的顺序，因为它将所有点集都视为凸多边形。 struct _vec2 { float x; float

时间序列异常检测 该存储库包含Sanket Mishra，Varad Kshirsagar，Rohit Dwivedula和Chittaranjan Hota题为“基于注意力的Bi-LSTM用于时间序列数据异常检测”的论文的开源代码。 型号图 * 提议的模型与现有和先前的最新模型的比较 根据平均F分数： 数据集 我们的模型 深度防盗 工作组 AdVec 天际线 NumentaTM 努门塔 KNN CAD HTM Java 人工无异常 0 0 0 0 0 0 0 0 0 人工的异常 0.402 0.156 0.013 0.017 0.043 0.017 0.012 0.003 0.017 realAdExchange 0.214 0.132 0.026 0.018 0.005 0.035 0.040 0.024 0.034

碰撞检测 查看本书，包括交互式示例： 更新！ 这个网站已经获得了很多访问，这真是太好了。 我进行了一些更改，以使其在移动设备上看起来更好，使导航更容易，并尝试查看所有内容以查找错误。 如果您有任何问题或建议，请。 谢谢！ 对象的碰撞是大多数游戏体验和用户界面的基础。 棒球棒与球相撞，僵尸撞到墙壁上，马里奥（Mario）降落在平台和脚龟上。 甚至像用鼠标（一个点）单击一个按钮（一个矩形）这样简单的事情也是冲突。 本书使用圆形，矩形和直线等基本形状解释了这些碰撞背后的算法，因此您可以将其实现到自己的项目中。 这里覆盖了什么？ 本书涵盖点，圆，矩形，直线，多边形和三角形之间的碰撞。 这些示例旨在尽可能地易于阅读和理解。 肯定有更快，更有效的方法来检测这些碰撞，但是本书旨在使用户友好并以最少的数学知识教授这些原理。 每个部分都包含对碰撞算法的描述，以及使用processing.js构建