Label Studio是一个非常好用的开源数据标注工具，拥有对包括音频、文本、图片、视频和时间序列等各种数据类型的标注能力，有简单易用的UI设计和多导出格式的支持，能够有利于数据准备和利用已有训练数据提升机器学习模型精度。本文内容简要介绍如何读取label-studio的内容存储数据库的内容。当我们希望使用脚本读取或批量修改label-studio的数据内容时，需要通过存储数据内容的sqlite

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前言本文主要对以下几种Normalization方法进行讨论：Batch Normalization（BN）Instance Normalization（IN）Conditional Instance Normalization（CIN）Adaptive Instance Normalization（AdaIN）SPatially-Adaptive (DE) normalization（SPADE

问题今天处理图片的时候发现有一张后缀为.jpg的图片在电脑上无法打开，但是使用Chrome浏览器能打开，尝试用OpenCV读取，但是也无法打开。仔细查看了OpenCV支持的图片格式：Windows bitmaps - *.bmp, *.dib (always supported)JPEG files - *.jpeg, *.jpg, *.jpe (see the Notes section)JPE

百度百科：椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。椒盐噪声英文名叫salt and pepper noise，也就是盐和胡椒噪声。在

Label Studio是一个非常好用的开源数据标注工具，拥有对包括音频、文本、图片、视频和时间序列等各种数据类型的标注能力，有简单易用的UI设计和多导出格式的支持，能够有利于数据准备和利用已有训练数据提升机器学习模型精度。本文内容简要介绍如何在label-studio中批量上传本地数据。当我们希望在label-studio中批量上传本地数据时，可以通过将本地数据以http服务的方式暴露给labe

前言在使用FFmpeg处理音视频时，这个工具会默认自动在命令行窗口打印log日志信息。如下所示：很多时候我们可能在实际应用中并不需要这个打印的信息，特别是在音视频批量任务处理时，过多的打印信息可能会刷屏或者造成输出堵塞。另外打印操作也是需要耗时的。于是我们考虑关掉它或者只打印关键信息。思路通过查看FFmpeg官网，可以看到，直接通过传参“-loglevel”可以控制log的输出。可供选择的选项如下

在使用FFmpeg时可能需要用到H264编解码器，Ubuntu上可能需要额外安装。1. 下载x264库git clone https://code.videolan.org/videolan/x264.git或者在CSDN资源共享上点击下载。2. 编译配置./configure --disable-asm --enable-shared --enable-pic3. 开始编译make4. 安装ma

官网最新信息持续更新中：https://tensorflow.google.cn/install/sourceLinuxCPU版本Python 版本编译器构建工具tensorflow-2.1.02.7、3.5-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.27.1tensorflow-2.0.02.7、3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.1tensorflow-1.14.02.7、3.