Caesium 是款针对图片文件所打造的大小压缩工具。Caesium 可以支持超多的格式，如：JPG、BMP、PNG、GIF等等。Caesium 不仅压缩效率高，还支持批量处理，更可以直接预览效果。 功能特点 智能图片压缩算法，高达90%的压缩率 支持批处理图片文件 支持最常见的文件格式(JPG、BMP、PNG、GIF、WMF… 轻松预览,具有双画面显示框,一个按钮完成最终效果 画中画双画面压缩级别 ,您可以设置每张照片都在单一的压缩级别 可自定义压缩级别 支持文件拖放,图片可直接拖放到列表 重命名自定义所有文件后缀名 记忆历史目录,使用更方便 W10已测试解压直接可使用。是经常使用的无损压缩图片软件，有一个勾选无损压缩模式，肉眼看图片不失真。

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Caesium是一款帮助用户压缩和修改图片照片体积的小型软件。虽然是批量操作，但也是可以对每张图片进行单独的压缩设置的~~当然，Caesium 是可以离线使用的~~ 用户可以一次添加数张图片，大批量处理。工具支持预览。 Caesium 是一个可以批量操作的支持 JPG、BMP、PNG、GIF、WMF 等多种常用图片格式并能保证图片原有品质的高级图片压缩软件，它的双图片显示框可以轻松对比图片压缩前后

运行顺序： 1. 原始训练，得到一个最优mAP等评价指标 2.通过调整BN稀疏值sr，运行train_sparity.py稀疏训练得到一个稍微小的模型 3. 将训练好的last.pt 放到prune.py 中进行剪枝，控制剪枝率； 4. Finetune得到最优模型

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水果成熟度作为衡量水果品质和等级的一个重要指标，区分不同成熟度的水果可以降低水果在采摘、包装、储存、运输等物流环节的损失率。高光谱技术是一种新型光谱技术和计算机视觉融合技术，它可以从图像维和光谱维对水果的综合品质进行评价。分析了国内外将该技术应用于水果成熟度检测方面的研究进展，提出了利用高光谱图像技术检测枣和梨成熟度的方法，利用不同成熟度的水果在可见光及近红外波段的反射率，初步确定了利用高光谱成像技术检测枣和梨2种水果成熟度的有效特征波长。

利用高光谱技术对火龙果可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为火龙果内部品质无损检测提供科学方法.以火龙果为研究对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)进行特征变量的选择,通过偏最小二乘法(PLS)和前馈反向传播神经网络法(BPNN)建立预测模型,分析了火龙果果皮对SSC 模型预测精度的影响.实验结果表明：采用平滑去噪(MAS) 效果最优,PLS 模型的交叉验证相关系数(Rcv) 为0.8635,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.6791,可提高火龙果可溶性固形物模型精度；通过SPA 算法能够有效地对光谱数据进行降维处理,采用优选的15 个特征变量建立的BPNN 预测模型的预测相关系数(RP)为0.8411,预测均方根误差(RMSEP)为0.8171；果皮对建模结果会产生一定的影响,完整果PLS 模型的(RP)为0.8999,RMSEP 为0.7208；果肉PLS 模型的RP 为0.9304,RMSEP 为0.5291,果肉SSC 模型比完整果SSC 模型的预测能力略高.研究结果表明基于高光谱技术采集的火龙果漫反射光谱进行SSC 无损检测具有可行性.

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