复制粘贴增强器 根据我们的基准测试和某些其他论文,将类的实例复制粘贴到图像中有助于提高检测和分割网络的性能。 我们在 Cityscapes 上运行语义分割,结果如下所示。 我们使用 DeepLabV3 和 ResNet101 主干,该主干在 COCO train2017 上进行了预训练。 我们切换 Cityscapes 分割,使用 500 张图像进行训练,使用 2975 张图像进行验证。 如果我们为每个图像增加 1 个实例,我们将在训练集中引入该类的 500 个以上实例。 如果我们为每个图像添加 2 个,则增加 1000 个实例,依此类推。 我们可以使用 4 种增强: 适当的缩放和适当的放置 适当的缩放和随机放置 随机缩放和适当放置 随机缩放和随机放置 在我们开始增强之前,我们需要将实例复制到图像中。 如果我们想将People到图像中,我们为 people 运行class_extr
2024-07-09 15:58:48 23.77MB Python
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18更新最新版,Paste for Mac 中文破解版,下载解压zip文件,dmg文件双击安装无需注册码即可使用
2023-01-04 14:07:17 41.91MB paste 粘贴板 paste2 破解
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Linux运维-运维系统服务04-Shell脚本d1-11小工具使用paste.mp4
2022-06-09 13:02:35 10.19MB linux 运维 软件/插件
Pin in Paste 和 Press Fit 两种PCB焊接或组装工艺示例, Pin in Paste是一种使用回流焊工艺焊接通孔元器件的工艺,Pin in Paste 是一种无焊锡组装工艺:压接
2022-05-17 11:20:35 282KB PressFit PininPaste
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Paste for Mac是Mac平台上一款专业的剪切板记录增强工具,它能够为您储存您在设备上复制您的所有内容,并将其储存在Paste Mac的历史记录中。是您日常生活工作中必不可少的一款软件。 无论复制的是什么格式,Paste都会自动保留您复制的所有内容,以便您可以快速访问复制过的内容。
2022-05-04 19:05:02 20.2MB 复制 粘贴 办公软件 mac
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Typora-root-url 图片 复制粘贴语义分割 复制粘贴方法的非官方实现: 这个 repo 是语义分割的实现。 您也可以在实例分割中使用。 我们在类似 VOC 的数据集上进行。 如果您的数据集类似于 coco,则需要先从 coco 中提取掩码。 更多详情见。 本 repo 中使用的方法: 随机水平翻转 大规模抖动 复制粘贴 脚步: 选择源图像和主图像; 从源图像中获取注释; 重新缩放源图像及其注释; 将源图像和注释粘贴到主图像和注释; 合并主注释和源注释; 用法: 如果使用类似 coco 的数据集,则需要先运行get_coco_mask.py : usage : get_coco_mask . py [ - h ] [ - - input_dir INPUT_DIR ] [ - - split SPLIT ] optional arguments :
2022-03-05 22:02:21 175KB Python
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复制粘贴 复制粘贴增强的非官方实现。 构建增强功能可轻松与白蛋白整合。 为COCO提供了创建兼容火炬视觉数据集的示例。 图像,遮罩和边框的核心功能已完成; 关键点尚不支持。 通常,您可以像使用其他任何专辑增强功能一样使用CopyPaste增强功能。 注意一些用法限制。 使用说明 BboxParams不能具有label_fields。 要将类标签附加到边界框,请将其直接附加到边界框坐标。 (即(x1,y1,x2,y2,class_id))。 传递给CopyPaste增强的边界框还必须在“遮罩”列表中包含相应遮罩的索引。 (即边界框看起来像(x1,y1,x2,y2,class_id,mask_index))。 举了一个COCO的例子。 CopyPaste增强功能期望使用6个关键字参数,而不是3个: output = transforms ( image = image , masks
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本文图文结合介绍了 PCB各层的含义以及solder和paste的区别。
2021-12-06 00:59:10 75KB PCB solder Paste 区别
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PL/SQL Developer 64位 多行转in 插件,当前在网上基本都是 cnPlugin1.5,但是在64位上是不能用的,本插件支持64位 PL/SQL Developer,插件参考官方PL/SQL Developer demo,和 https://gitee.com/wx12516/plsql_dev_plugin/tree/master,如需要快捷键的按官方的 自动替换实现把
2021-11-09 18:10:47 76KB plugin plsqldev paste 64
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使用Python对数字图像进行复制移动检测 2021年4月16日更新:该项目已被正确重写为书面文件,并在Springer发表。 在那里解释了一些更详细的理论并逐步进行了介绍,因此可能也希望对其进行检验。 你可以在找到它。 旧的Python 2版本:此存储库现在托管python 3版本。 您可以在此找到用python 2编写的旧模块。 描述 这是python脚本的一种实现,用于基于重叠块检测对数字图像的复制移动操纵攻击。 通过修改科学期刊上公开的两种算法来实现此脚本: 重复检测算法,取自来(旧链接已失效,请转到); 使用对数字图像进行快速平稳的攻击检测算法,但对噪声和后期区域复制过程敏感(在上文中进行了解释) 鲁棒检测算法,取自; 速度较慢且结果攻击检测算法较粗糙,但被认为对噪声和后期区域复制过程具有鲁棒性 该项目用于我的本科论文,您可以在找到它,但请注意,它是用印度尼西亚语编写的。
2021-10-21 23:09:12 566.86MB python image-processing forensics copy-paste
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