DeepLPF：用于图像增强的深度局部参数过滤器（CVPR 2020） （ ，皮埃尔·马扎（Pierre Marza），（ ，（ ， 华为诺亚方舟实验室 CVPR 2020论文DeepLPF的主要存储库：用于图像增强的深度局部参数滤波器。 在这里，您将找到代码链接，预训练的模型以及有关数据集的信息。 如果您需要协助，请提出Github问题。 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 依存关系 requirements.txt包含该代码使用的Python包。 如何训练DeepLPF并将模型用于推理 训练DeepLPF 指示： 要使此代码适用于您的系统/问题，您将需要编辑数据加载功能，如下所示： main.py，更

YOLO系列作为目标检测算法中非常经典的一个分支，也是很多入门目标检测算法的基础算法，目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派： 1.two-stage算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)， 2.one-stage算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(YOLO系列) 之前的R-CNN系列虽然准确率比较高，但是即使是发展到Faster R-CNN，检测一张图片如下图所示也要7fps(原文为5fps)，为了使得检测的工作能够用到实时的场景中，提出了YOLO。

曲波-NN 9个问题及其各自的QUBO矩阵。 QUBO矩阵用于将优化问题描述为矩阵，以便量子退火器（例如D-Wave QA）可以解决该问题。 现在，这些矩阵是一个非常有趣的构造。因此，出现了一些问题： 是否可以根据QUBO矩阵对问题类别进行分类？ 自动编码QUBO矩阵时，要权衡些什么呢，也就是说，在解决方案质量显着下降之前，还能走多远？ 让我们找出答案。 项目结构 文件 目的 nn / 包含神经网络模型。 问题/ 包含针对特定问题（例如3SAT或TSP）的生成器和评估器。 曲/ 将包含通用QUBO库。 数据集/ 包含生成的数据集。 楷模/ 包含训练有素的模型。 config.py 配置（json）处理。 main.py 主入口点。 pipe.py 在QUBO矩阵上对NN进行端到端训练和测试。 Simulations.json 所有实验和配置。

石头剪刀布视觉 使用实时摄像头让机器查看人的手，并使用卷积神经网络实时识别手（石头、纸或剪刀）的姿势。 系统要求 相机设备（例如笔记本电脑的内置网络摄像头） Python（3.6 或更高版本） Numpy（1.13.3 或更高版本） TensorFlow（1.8 或更高版本） 以下任一情况： PyGame（1.9.3 或更高版本） OpenCV（3.2.0 或更高版本） PyGame 与 OpenCV 要访问相机并在屏幕上显示 GUI 窗口，需要一个能够完成所有这些操作的库。 该项目目前支持 2 个库：PyGame 和 OpenCV。 任何一种都可以使用。 为了帮助您选择，这里是一个比较： OpenCV 优势： 适用于各种平台，包括 Linux 和 Windows。 OpenCV缺点： 作为一个成熟的计算机视觉库，它对于访问相机的小任务来说过于庞大和繁重。 轮子大小

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基于差分演进算法的TDOA定位技术。提出了三种新的定位算法：基于TDOA的Chan-GA算法、Chan-DE算法和Chan-IDE算法。并在相同的仿真环境下进行比较，仿真结果表明，在保证种群数量的情况下，所提的算法性能稳定，能找到逼近全局最优点的解，相对于Chan算法精度更高,相对于以前的算法在保证收敛性能的前提下有更快的收敛速度。(Harbin Engineering University, word format papers, based on differential evolution algorithm TDOA positioning technology. Proposed three new localization algorithm: Based on TDOA Chan-GA algorithm, Chan-DE algorithm and Chan-IDE algorithms. And in the same simulation environment to compare simulation results show t

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