OpenAI 成功训练了一个能够从文本标题生成图像的网络。 它与 GPT-3 和 Image GPT 非常相似，并产生了惊人的结果。

带标签的训练样本的有限且昂贵的可用性导致以基于数据增强的监督学习的形式定义高光谱分类任务的方法的发展。 但是，大多数方法只是隐式地利用各向同性邻域中的频谱空间信息，而不是显式指示各向异性或操纵邻域系统。 在本文中，我们应用导向模板来估计局部方向的同质区域，并利用更有价值的光谱空间环境。 通过使用最佳的导向模板匹配方法，我们提出了一种数据扩充和精炼方法，以改善带有有限标记样本的任何光谱空间分类器的性能。 实验表明，该方法对许多光谱空间分类器都非常有效。

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使用python，基于darknet模型，对昆虫进行识别的深度学习代码

主要介绍了python利用蒙版抠图(使用PIL.Image和cv2)输出透明背景图,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

自动车牌识别 :India: 表中的内容 演示版 总览 这是一个分为四个阶段的对象检测项目，主要致力于检测车辆的车牌，从而读取车牌号并将其保存在文本文件中，以供有关当局使用。该深度学习项目使用YOLOv4（您只看一次）作为神经在名为Darknet的框架之上构建的网络架构，然后使用Tensorflow Lite进行部署准备就绪，使其兼容在各种边缘设备中使用，例如android，iOS，树莓派等。 动机 由于许多实际应用，例如自动收费，交通执法，私人空间出入控制和道路交通监控，自动车牌识别（ALPR）一直是研究的一个频繁主题。 ALPR系统通常分为三个阶段：车牌（LP）检测，字符分割和字符识别。 较早的阶

Retinex深度自调整低光图像增强的切换视图 论文“ Retinex的切换视图：深度自规则微光图像增强”的代码。 该实现仅用于非商业用途。 要求 python 3.6.12 火炬1.6.0 火炬视觉0.7.0 CUDA 10.1 科尔尼亚0.4.1 测试 python test.py 您应该指定测试图像路径和输出路径。 火车 在下载训练数据集（SICE） python main.py 接触 如有任何疑问，请通过与天联系。

matlab源码 missdan2015.github.com 研一下学期导师给的研究课题，图像拼接。。。。茫茫学海，苦苦寻觅一篇可以拯救我的 paper，历经艰辛，长途跋涉，终于找到了它，作者上传了源码，matlab版的。在此留念，万分感激！《Shape-Preserving Half-projective warps fot Image Stitching》

图像直方图均衡化算法matlab代码单一水下图像增强和色彩还原 这是python实施的综合评论文章“用于水下成像的图像增强和图像恢复方法的基于实验的评论” 抽象的！ 水下图像在海洋勘探中起着关键作用，但由于光在水介质中的吸收和散射，经常会遭受严重的质量下降。 尽管近来在图像增强和恢复的一般领域中已经取得了重大突破，但是还没有特别关注用于改善水下图像质量的新方法的适用性。 在本文中，我们回顾了解决典型水下图像损伤（包括一些极端退化和变形）的图像增强和恢复方法。 首先，我们根据水下图像形成模型（IFM）介绍了水下图像质量下降的主要原因。 然后，我们回顾了水下修复方法，同时考虑了无IFM和基于IFM的方法。 接下来，我们结合主观和客观分析，考虑了基于IFM的最新方法和基于IFM的方法的基于实验的比较评估，同时还考虑了基于IFM的方法的基于先验的参数估计算法。 从这项研究开始，我们将查明现有方法的主要缺点，并为该领域的未来研究提出建议。 我们对水下图像增强和还原的评论为研究人员提供了必要的背景，以了解这一重要领域中的挑战和机遇。 已经实施 水下图像色彩还原 DCP：使用暗通道先验去除单张图像混

asmOpenCV：在OpenCVcv :: Mat和Qt的QImage和QPixmap之间进行转换的简单方法