城乡规划从业人员自制，根据微薄的工作经验，制作了提供多种类型的匹配字段的样式文件，并制作了相应教程。 欢迎大家提意见！！

湖南省控制性详细规划地块填充ArcGIS符号style文件

低多面体风格的unity资源包，一个套装内包含 6 个资源包！亚洲、沙漠、林地、冬季、森林和热带岛屿，也可以利用随附的 6 个预先构建的庞大演示场景。 商店资源地址：https://assetstore.unity.com/packages/3d/environments/landscapes/lowpoly-style-ultra-pack-108275#description

风格转移火炬 在PyTorch中实现神经风格转换（），支持CPU和Nvidia GPU。 它会自动进行多尺度（从粗到细）样式化，以生成高质量的高分辨率样式化，如果GPU有足够的内存，甚至可以达到打印分辨率。 如果有两个GPU，则它们都可以用来提高最大分辨率。 （使用两个GPU并不比使用一个GPU快。） 该算法已通过以下方式从文献中进行了修改： 使用PyTorch预训练的VGG-19砝码代替原始的VGG-19砝码 将VGG-19第一层的填充模式更改为“复制”，以减少边缘伪像 使用平均值池或L2池时，请根据经验得出的因子对结果进行缩放，以确保结果的幅度平均保持不变（Gatys等人（2015年）未执行此操作） 使用MSE损失的近似值，使其内容和样式损失的梯度L1范数约为1（以近似梯度归一化的效果，从而产生更好的视觉质量） 通过每个特征图通道中的元素数量而不是元素总数（Johnson等人）

pystiche：基于PyTorch的神经风格转移（NST）框架

日本动漫 AnimeGAN的Tensorflow实现可用于快速照片动画！可以在或在上访问该论文。 更新： data_mean.py用于计算整个样式数据的三通道（BGR）色差，这些差值用于在训练过程中平衡样式数据的色调对所生成图像的影响。 例如，Hayao样式数据的整体色调为淡黄色。 adjust_brightness.py用于基于输入照片的亮度来调整生成图像的亮度。 一些训练超参数发生变化。 在线访问：感谢开发在线访问项目，您可以通过浏览器实现照片动画，而无需安装任何软件，。 好消息：tensorflow-1.15.0与该存储库的代码兼容。 在此版本中，无需任何修改即可运行此代码

颜色分类leetcode 任意式传输 Arbitrary-Style-Per-Model 快速神经风格迁移方法 描述 使用Encoder-AdaIN-Decoder架构 - 深度卷积神经网络作为风格转移网络 (STN)，它可以接收两个任意图像作为输入（一个作为内容，另一个作为样式）并输出重新组合内容和前者的空间结构和后者的风格（颜色、纹理），无需重新训练网络。 STN 使用 MS-COCO 数据集（约 12.6GB）和 WikiArt 数据集（约 36GB）进行训练。 此代码基于 Huang 等人。 (ICCV 2017) 系统总览。 图片来自黄等人。 原纸。 编码器是一个固定的 VGG-19（最多 relu4_1），它在 ImageNet 数据集上进行了预训练以进行图像分类。 我们训练解码器将 AdaIN 输出从特征空间反转回图像空间。 先决条件 (MD5 c637adfa9cee4b33b59c5a754883ba82 ) 我在tool文件夹中提供了一个转换器。 它可以从火炬模型文件（.t7 格式）中提取内核和偏差，并将它们保存到一个 npz 文件中，这样更容易通过 NumPy 处

专业电子地图符号库 支持arcgis等多种制图软件 多级多尺度地图符号 支持百度地图/高德地图/谷歌等地图符号

基于MNIST样式的自动编码器 （AAE）模型，可在高斯分布多元变量上对MNIST图像的样式信息进行编码。 这里使用的模型是从在第4所讨论的一个（监督对抗性自动编码）略有不同。 在本文中，仅解码器具有指示数字的标签。 鉴于此，我们还为编码器提供了标签。 路线图 简单的自动编码器 可视化潜在特征空间（样式空间）的脚本。 对抗式自动编码器，可将样式空间调整为高斯分布。 一个脚本，用于从随机样式矢量生成所有数字的图像。 设置 $ python3 -m venv pyenv $ source pyenv/bin/activate $ pip3 install -r requirements.txt 用法 $ ./mnist-sae.py --help usage: mnist-sae.py [-h] [--batch-size B] [--epochs E] [--lr LR]

第三次全国土地调查工作分类图示符号库