花费了我一个多小时，无果。放弃chatGPT方案，手动查询，得到其中一个的建议是用.bat程序将times.ttf和simsun.ttf合并起来，但这种方式很刻意，仍想寻找更简便的方式。这种方法是参考官方给出的混编技巧，直接把字体家族自定义为family=[“Times New Roman”, “SimSun”]就行了，好简单！因博士论文写作需要，我要将matplotlib画出来的图中中文设置为宋

运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要内容，其检测效果将会对目标跟踪与识别造成一定的影响，本文将介绍用Python来进行混合高斯模型运动目标检测，感兴趣的朋友快来看看吧。顾名思义，BS 计算前景蒙版，在当前帧和背景模型之间执行减法运算，其中包含场景的静态部分，或者更一般地说，根据观察到的场景的特征，可以将所有内容视为背景。在第一步中，计算背景的初始模型，而在第二步中，更新该模型以适应场景中可能的

参照不同型号的显卡的算力图 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapseOne英伟达GPU算力一览官方说明在GPU算力高于5.0时，此计算机可以用来跑神经网络，而在CSDN和网页上查找GPU算力时，没有一个比较全面的博客对目前的显卡算力做统计，而且英伟达官网链接打开真的谜一样，很慢或者直接打不开，所以用这篇博客记录一下截至到2020.8.27，一部

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在图像生成时另一个思路是把这个过程看成一个渲染生成的过程，其思想是综合图像信息，在此基础上根据特定的约束和一定的准则生成图像，而不是局限于图像的一一对应关系。一般来讲,由于连续视频两帧图像之间相隔较短,所以相邻的两帧图像大部分内容是相同的,基于这种假设,两帧图像之间的相对运动可以分解为,大部分场景的全局运动和小部分场景的局部运动,而全局运动一般代表着摄像机的主观运动。图3-1示意了相邻两帧图像的全

在图像生成时另一个思路是把这个过程看成一个渲染生成的过程，其思想是综合图像信息，在此基础上根据特定的约束和一定的准则生成图像，而不是局限于图像的一一对应关系。一般来讲,由于连续视频两帧图像之间相隔较短,所以相邻的两帧图像大部分内容是相同的,基于这种假设,两帧图像之间的相对运动可以分解为,大部分场景的全局运动和小部分场景的局部运动,而全局运动一般代表着摄像机的主观运动。图3-1示意了相邻两帧图像的全

显著目标检测：综述摘要自然场景中显著物体的检测和分割，通常被称为显著物体检测，已经引起了计算机视觉领域的广泛关注。虽然已经提出了许多模型，并出现了一些应用，但对所取得的成就和存在的问题还缺乏深入的了解。我们的目标是全面回顾显著目标检测的最新进展，并将该领域与其他密切相关的领域，如通用场景分割、目标建议生成和注视预测的显著性进行比较。包括228种出版物，我们调查了i)根源、关键概念和任务，ii)核心

但是不建议这样做，防止以后忘记这次更改的数据。建议可以从自己每次单独训练的.py文件进行更改。最下方会输出一个有序字典OrderedDict，我们可以指定相关的键来保存最好的模型。先来看用训练好的checkpoint文件跑test.py脚本的输出结果。这样在训练过程中会自动保存自己指定指标最高的checkpoint文件。（coco评价指标的第二行）保留最大checkpoint文件。是指保留第一个键

import cv2videoCapture = cv2.VideoCapture(‘express1.mp4’)fps = 25# 保存视频的帧率size = (400, 520)# 保存视频的大小videoWriter = cv2.VideoWriter(‘resizex1.mp4’, cv2.VideoWriter_fourcc(‘X’, ‘V’, ‘I’, ‘D’), fps, size)

参照不同型号的显卡的算力图 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapseOne英伟达GPU算力一览官方说明在GPU算力高于5.0时，此计算机可以用来跑神经网络，而在CSDN和网页上查找GPU算力时，没有一个比较全面的博客对目前的显卡算力做统计，而且英伟达官网链接打开真的谜一样，很慢或者直接打不开，所以用这篇博客记录一下截至到2020.8.27，一部