变压器复制 纸 小川阳一郎，山本和秀，“考虑日语纠错中的错误趋势的伪错误生成”，自然语言处理学会第二十六届年会 示范现场 目录结构 应用程序应用程序源代码 corpus_scripts脚本，例如数据集预处理 数据将您要使用的数据集放在这里 data_art伪错误将生成的数据放在此处 字典 把词汇词典放在这里 需要与实验中使用的除法单元相对应的字典 出来 data_bin 火车的二进制文件，有效数据集 data_bin_art 伪数据集的二进制文件 data_raw 测试数据集原始文件 日志日志文件 楷模模型文件 结果生成结果 执行程序 资料集 准备要使用的数据集 程序： 分割数据集（分词等） 分为训练，有效，测试 错误句和正确句分开文件 放置在data目录中 文件名示例： corpus.train.src＃训练数据的错误句侧 corpus.train.tgt＃更正训练数据的文本侧 co

演示如何将streamingassets路径下的资源，拷贝到persistentassets路径下。 对应的博文：http://blog.csdn.net/anyuanlzh/article/details/48491397

基于opencv实现的图像抠图和后续的融合粘贴。

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Typora-root-url 图片 复制粘贴语义分割 复制粘贴方法的非官方实现： 这个 repo 是语义分割的实现。 您也可以在实例分割中使用。 我们在类似 VOC 的数据集上进行。 如果您的数据集类似于 coco，则需要先从 coco 中提取掩码。 更多详情见。 本 repo 中使用的方法： 随机水平翻转 大规模抖动 复制粘贴 脚步： 选择源图像和主图像； 从源图像中获取注释； 重新缩放源图像及其注释； 将源图像和注释粘贴到主图像和注释； 合并主注释和源注释； 用法： 如果使用类似 coco 的数据集，则需要先运行get_coco_mask.py ： usage : get_coco_mask . py [ - h ] [ - - input_dir INPUT_DIR ] [ - - split SPLIT ] optional arguments :

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