作为cv的基础，数据增扩是很重要的一环。一般来说主要有以下几种：1、通过openCV操作 2、使用torchvision.transform3、使用torchvision.transform.function 4、使用nvidia.dali5、albumentations库。对应的数据也一般可以分为1、单图处理，如分类。2、同尺寸多个数据处理，如分割，去噪。3、不同尺寸多个数据处理，如超分。下面将

总结部署个人网站到服务器的教程

使用skimage的measure.label。可获得不同连通域from skimage import measurelabel, num = measure.label(les_array, connectivity=2, background=0, return_num=True)# 返回的label是将连通域标注为1，2，3。。。的标签# num 连通域个数参数介绍：详见：https://s

各位爷，我都不懂为啥搜的这么多奇奇怪怪的wget，yum什么的，都什么鬼，包还下不下来。直到我遇见了apt-get install -y htop好了，以上 is all。 感谢： 原链接

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记录几篇Transformer的超分辨率重建论文。1 Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution（TTSR， CVPR2020）本文引用已经有200多了。 原文链接1.1 摘要文章做的是RefSR工作，主要观点是将Transformer作为一个attention，这样可以更好地将参考图像（Ref）的纹理信息转移到高

整理一下深度学习用于运动估计和运动补偿的论文列表。大致按照内容与时间区分。鉴于工作量太大，而且MEMC这块点击量很少，就不介绍文章内容了。

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