PubLayNet PubLayNet是文档图像的大型数据集，其布局用边框和多边形分割标注。 有关更多信息，请参见 PMC4334925_00006.jpg PMC538274_00004.jpg 最近更新 15/Sept/2020年15/Sept/2020 -添加培训代码。 29/Feb/2020年29/Feb/2020 -为maskrcnn_resnet50_fpn添加基准测试。 22/Feb/2020年22/Feb/2020 -（Pytorch）中的预训练Mask-RCNN模型。 标杆管理 建筑学 Iter num（x16） 美联社 AP50 AP75 AP小 AP培养基 AP大 MD5SUM 196k 0.91 0.98 0.96 0.41 0.76 0.95 393e6700095a673065fcecf5e8f264f7 演示版 在上面的基准测试

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ROAD_MODEL_FUSION 用于AD / ADAS功能的道路模型融合 0.简介：- 我们在自驾车前安装了一系列摄像头传感器，用于ADAS / AD应用。该项目的目标是估算包括Ego Lane几何图形和Road Grid在内的道路模型 图1 ：（输入）测量值：自我通道边界相机的检测以类波峰参数的形式出现 1.估算输出： 1.1道路模型（自我车道边界线融合+道路几何+道路网格）：- 2.高级设计： 2.1到线迹关联的线测量以进行自我车道边界估计：- 2.2自我通道中线估计：- 2.3道路模型计算： 3.高级融合架构： 4.道路网格参数化：

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颅骨分割matlab代码自动检测 关于 该管道旨在仅使用T1加权MRI自动检测中风患者的脑部病变。 管道结合了无监督和有监督的方法来检测脑部病变。 首先，无监督方法执行从原始空间到标准空间的统一分割归一化图像，并生成不同组织类型（灰质，白质和液体）的概率图。 这使我们可以通过将标准化MRI与健康对照对象进行比较来构建初始病变概率图（LPM）。 然后，我们执行基于非刚性和可逆图集的配准，以细化灰质，白质，CSF和病变的概率图。 这些概率图与归一化MRI结合以构建三种类型的特征，我们使用监督方法来训练三个支持向量机（SVM）分类器以用于组合分类器。 最后，组合分类器用于完成病变检测。 版本 2015年4月15日 用法 安装 该管道要求您已安装Matlab和SPM8。 将“ AutomatedLesionDetection”文件夹及其所有内容放在SPM的工具箱文件夹中。 病变分割示例（使用预先生成的图像） 启动Matlab并启动SPM8（通过在Matlab命令行中输入“ spm fmri”）。 在SPM主窗口中按“批处理”按钮以显示“批处理编辑器”窗口 在“批处理”窗口中，选择“ SPM /

面部动作单位检测 面部动作单元（FAU）是面部的特定区域，可让人们估计图像中所经历的情绪的强度和类型。 FAU编码系统中的每个面部运动都通过其在面部的出现进行编码。 AU编码从0开始并在28结束，第0个编码代表一个中性的面Kong。 尽管在FAU编码系统中存在各种FAU，但大多数应用程序仅使用其中的一些来描述情绪。 这些FAU通常称为主要FAU。 例如，组合在一起的颊部增高（AU6）和唇角牵拉（AU12）的AU代码会带来幸福感（AU6 + 12）。 作为另一示例，该AU码内眉头加注（AU1），眉低（AU4）和唇角压低（AU15）一起得到悲伤（AU1 + 4 + 15）的情感。 AU代码从0开始并在28结束，第0代码对应于中性面。 可以在上找到AU代码及其对应的面部表情的完整列表。 对在BP4D FAU数据集上预先训练的深度ResNet架构进行了轻微修改，即可预测面部表情的强度。 每个AU

介绍了早期的基于曲线曲度的角点检测，里面重点介绍一些曲线的曲度计算方法。我的博客里面有关于这些方法的文章，欢迎相互交流。

自述文件 方法 方法描述于： 用例 方法用于： 如何设置？ 为避免安装问题，建议使用virtualenv Python虚拟环境。 然后使用pip安装所有依赖项（numpy，scipy，matplotlib，netCDF4等），例如： pip install numpy scipy netCDF4 matplotlib opencv-python pyyaml pint polygon3 然后运行以下命令以安装涡流跟踪器： python setup.py install 工具库 基于PY涡流跟踪器模块上的几个例子是 。 快速使用 EddyId share/nrt_global_allsat_phy_l4_20190223_20190226.nc 20190223 adt ugos vgos longitude latitude ./ -v INFO 进行识别，然后： EddyT