下面分享一个博主对FastDVDNet的论文解读论文解读代码连接论文作者提供的代码：https://github.com/m-tassano/fastdvdnet根据需要准备环境就好了，要下载vimeo_septuplet数据集可以直接使用我的代码训练训练过程图3. 测试...

文章目录前言一、街景字符编码识别1. 目标2. 数据集3. 指标总结前言之前参加阿里天池比赛，好久了，一直没有时间整理，现在临近毕业，趁论文外审期间，赶紧把东西整理了，5月底学校就要让我们滚蛋了，哭哭哭！！！大运会的牺牲品！！！一、街景字符编码识别先说一下比赛的基本情况吧，没有认真比赛，所以，你懂的，下面提供一下比赛连接和我的代码连接，感兴趣的小伙伴可以下载玩一玩哈。比赛连接：https://ti

多模型融合预测：多模型融合预测可以理解为1+1>2， 例如：模型1预测结果：1111 1100 11 --> acc: 80%模型2预测结果：1100 1111 00 --> acc: 60%模型3预测结果：1111 0010 11 --> acc: 70%3模型合在一起：1111 1110 11 --> acc: 90%代码muti_test.pyimport nu

二值化图像图像二值化（ Image Binarization）就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。全局阈值cv2.threshold(src, thresholdValue, maxVal, thresholdingTechnique)src:输入灰度图像数组。thresholdValue:提及用于对像素值进行分类的值。maxVal:如果像素值

最近由于工作需要，鄙人被迫转入SLAM领域，实属无奈，为了讨口饭吃，被迫放弃最初的梦想，哭哭哭哭哭，最近发现SLAM也蛮好玩的哈，哎，真香！话不多说，还是那句话，为了督促自己认真学习，记录以下复现的第一个SLAM相关的项目吧。今天博客就写到这里，由于，博客内容太多，页面总是卡顿，所以剩下的部分，我另外再接着写，后面我会多所有数据都测试一遍，并且做结果评价。httpshttpshttpshttpsh

平均池化和最大池化适用场景平均池化和最大池化分别适用于什么场景呢？在卷积神经网络中，池化操作主要有两种。其中一个是，最大池化（MaxPooling）；另外一个是平均池化（MeanPooling）。如图2-4所示，池化过程是将输入图像平均划分成若干个矩形区域，最大的池化则是将池化区域的像素点取最大值，这种方式得到的特征图对纹理特征信息更加敏感；平均池化则是对池化区域内的图像取平均值，这种方式得到的特

yolov5——train.py代码【注释、详解、使用教程】yolov5——train.py代码【注释、详解、使用教程】yolov5——train.py代码【注释、详解、使用教程】前言1. parse_opt函数2. main函数2.1 main函数——打印关键词/安装环境2.2 main函数——是否进行断点训练2.3 main函数——是否分布式训练2.4 main函数——是否进化训练/遗传算法调

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mmpose安装、使用教程mmpose安装教程1. 安装mmcv-full2. 安装MMPose2. 安装mmdet使用教程1. 预测图片2. 预测视频mmposemmpose是商汤旗下有又一款好用的工具箱，主要是针对姿态识别任务开发的，包括人体姿态识别和动物姿态识别。里面继承很多现成的网络可以供大家使用，并且提供了训练好的权重。用户可以更具自己的需求训练自己的数据，或者直接应用他们的结果，反正就

传统激光条纹中心提取算法研究现状前言一、边缘法二、中心法三、阈值法四、 细化法五、极值法六、灰度重心法七、方向模板八、曲线拟合法九、Steger前言光条中心提取是将宽度大于1的激光曲线用一根像素宽度为1的中心线表示出来，用这个中心线能比较容易地分析图像，提取图像相关特征。激光条纹中心提取的精度和速度直接影响三维测量的结果。对于理想的列车轮对踏面采集图像来说，沿图像亮带垂直方向作切面，在切面上的亮带