10000张圈养肉牛牛头部图片（本数据集由NAWFU_Cowboy团队成员前往西北农林科技大学国家肉牛改良中心实地采集） 10000张圈养肉牛牛头部图片（本数据集由NAWFU_Cowboy团队成员前往西北农林科技大学国家肉牛改良中心实地采集）

matlab 图像膨胀代码介绍 创建此存储库是为了探索使用扩展运算符从 LDR 图像构建 HDR 图像以训练 HDR 对象检测模型的可行性。 该存储库由 HDR 到 LDR 映射技术以及多个扩展运算符组成。 HDR 到 LDR 映射技术用于将原始 HDR 图像映射到 LDR 图像。 随后使用多种映射技术将 LDR 图像扩展回 HDR。 使用以下指标将预测（重建）的 HDR 图像与原始 HDR 图像进行比较： HDR-VDP2 puPSNR 和 puSSIM（PSNR 和 SSIM 的 HDR 版本） 使用的扩展运算符： 在这项工作中，我们为不同的扩展运算符使用了一些外部存储库。 一些已经包含在 matlab 代码中，一些其他基于深度学习的代码在以下链接中（从原始 repo 中分叉出来）： HDR扩展网 https://github.com/MASSIVE-VR-Laboratory/hdr-expandnet HDRCNN https://github.com/gabrieleilertsen/hdrcnn

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Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。 Oxford-IIIT数据集，一个宠物图像数据集，包含37中宠物，每种200左右照片，同时包含分类、头部轮廓标注和语义分割信息。

会说话的头 描述 该项目是的PyTorch实施。 在本文中，对GAN进行了设计和培训，可以从仅几张头像（可能只有一张）和面部表情中复制出真实的会说话的头部模型。 该论文解释了该模型的体系结构，但是缺少许多细节，并且没有发布正式的实现或受过训练的模型。 当前，仅实施了元培训过程，并且运行良好。 微调过程即将到来！ 感谢社区帮助使该模型正常工作！ 更多实施细节 在继续阅读之前，请阅读原始论文。 数据集 Talking Heads模型是使用数据集进行训练的。 该数据集是公开可用的，但是要下载它，您需要填写Google Docs请求访问。 训练集包含约140k的摇头视频（并非所有人都是不同的人）。 下载 该下载文件包含9个文件，每个文件约30GB。 直接从他们的服务器下载速度太慢，因此我们强烈建议您下载他们在Google云端硬盘中拥有的版本，该版本的下载速度约为25MB / s。 您可以使用

可以很方便的计算出头部抛物料的轨迹，方便选择头部漏斗，落料点等，是带式输送机设计者必备的工具之一！

1490左右张已经标注好的猪的头部的图片，yolo格式

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