一背景一位同学需要处理上千个文档，并将每个文档中的文件编号和标题同学手动将文档copy到一个文件中，准备手工提取 文件编号和标题， 后希望我帮忙自动提取出来。于是，我写了一个脚本，以自动提取 文件编号和标题，然后我将其存到txt中。需求如下： 文档内容截图如下： 二代码经过观察发现待提取内容均包含 酒文# coding:utf-8from docx import Documen
如果有错误，请私信！！
近期制作了些关于毕业设计所使用的数据集，花费了大量精力。主要是用于多类别分割的。由于研究生阶段主要研究的重点不在此，故可能会有纰漏之处
在这方面的工作中，RealESRGAN做出了出色的工作。当我们想要借鉴其数据退化思路进行数据集处理与制作时，可以尝试使用其数据处理代码，但是其代码高度耦合，不利于我们使用，于是我将其降质代码剥离出来，可以方便地模拟图像的退化，相对于其他退化方法，这种退化模
【代码】hazerd论文中mat格式深度图转提取并转npy文件。
labelme2voc.py生成voc数据集指定填充的颜色，默认情况下生成二值图是黑红色，如何改成黑白色呢？
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CCF发布计算领域高质量科技期刊分级目录
读书笔记《围城》
目录1背景2.BI3.BD4.DN1背景超分辨率重建中经典的生成降质图像通常使用MATLAB实现的，通常有
1.背景图像超分辨率数据集是一个坑，图像/视频超分之降质过程
一背景在BSD100、Set14等经典数据集中，其长宽存在无法被2、3、/4整除的情况，导致生成的低分辨率图像重建出来时，和GT长宽不等。
目录一背景二代码三注意一背景在超分任务中，为了做对比实验，需要双三次插值算法生成高分辨率图像。为此写了简单代码实现。二代码import osimport argparseimport cv2
目录1.背景2.代码3.说明1.背景在进行模型训练时，调整输入数据的均值和方差，能够使模型训练更加稳定、效果更好。如何计
背景之前有用到从pdf中提取图片，但是有的时候提取会失败，提取出长条状的残次图像，提取不完整。因此我找了网上的代码，将pdf转换为
目录背景下载地址背景视频超分辨率任务中这两个是非常常见的测试集，为了测试模型结果、复现等需要，我花了几分钟找了
背景pix2pix(HD)代码在训练时会自动保存一个损失变化的txt文件，通过该文件能够对训练过程进行一个简单的可视化，代码如下。训练的损
背景之前一篇论文代码使用此方式将数据进行了打包，然后再训练，实际上这种方式处理数据集能够提升读取耗费的时间。但是由于电脑性能有限，不得
背景不少论文会有将细节之处放大对比，然后进行说明问题，如下，不知道他们如何实现，我写了个脚本，方便写论文制图。效果如下图所示。代码# -
目录背景代码参考：背景评估模型的推理时间时有需要注意的地方。如torch.cuda.synchronize()，因为pytorch代码执行时异步的，使用该代码会等待gpu上所有操作结束后再接着运行代码、计算时间等【1】。代码函数【2】：import timedef measure_inference_speed(model, data, max_iter=200, log_interva
背景：计算深度学习模型参数量有现成的脚本可供使用，如下。简单的使用方法参考了代码【2】依赖包介绍：pytorch框架中卷积网络的flops计数器：ptflops安装：pip install --upgrade git+https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch.git##or#pip install ptflops说明【
参考：
源代码GitHub - sanghyun-son/EDSR-PyTorch: PyTorch version of the paper 'Enhanced Deep Residual Networks for Single Image S
背景由于获取到的高分辨率图像尺寸不一，不符合公认的要求，因此我对图像进行了裁剪过滤，代码如下代码#coding=utf-8from PIL impor
背景参加了2021年全国研究生数学建模竞赛，组队算上我一共三人，由于第一次参加，之前都没有参加过比赛，没有经验，开赛第一天一块商量了选择哪个题目，确定了空气质量预报，第二天分配了下工作，开始做题。历程我的任务是对数据进行处理，并做第1
我利用该代码进行了去雾任务，并对原始代码进行了增删，去掉了人脸提取并对提取人脸美化的部分，如下图增改了一些数据处理代码，Create_Bigfile2.py和Load_Bigfilev2为特定任务需要加的代码，这里数据处理用的是原始方法，即将训练数据打包成一个文件，一次性载入，可能会内存爆炸。
背景嗯嗯代码ee其他ee
背景超分辨率重建任务需要高清和对应的低质图像。由于需要自己制作超分辨率重建数据集，需要将高分辨率图
前言：本来题目想作为如何学习图像去雾，去雾字如其名，而学习是学会去雾方面相关的知识。但是后来一想，每个研究方向均是一片海洋，而自己是半瓶不满的杯水，如何教别人呢，因此本文只能算作学习该领域的一个阶段性总结吧，今后或许不再研究该方向，但是它引领我正式进入科研，
背景《bringing old photos back to life》是一篇用于老照片修复的论文，论文的故事讲的很好，但是不利于读者的理解，而且代码中的很多细节，论文中并未提到。具体的代码背景等可以查看我之前写的一些文章，本次博客主要记录我用它的模型做的我一些任务（去雾），并写出一些
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