全卷积网络FCN论文：《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(CVPR2015)》 主要贡献：在分类网络的基础上，取消要求固定输入长度的全连接FC，使网络能接受任意尺寸的输入在网络深层部分使用反卷积层上采样，恢复深层特征的空间尺度浅层特征注重细致的局部、位置信息，深层特征注重抽象的全局、分类信息。通过跨层连接，融合浅层（上采
求教，保存视频帧速率过大由 hydeem以下代码可以保存视频，但但生成的视频帧速率过大，达到503帧每秒，*********************************************************
int main()
{
CvCapture* capture=cvCaptureFromCAM(-1);
CvVideoWriter* video=NUL
一、概述在Qt Designer中要使用图片资源有三种方法：通过图像文件指定、通过资源文件指定、通过theme主题方式指定，对应的设置界面在需要指定图像的属性栏如QLabel 的pixmap 属性通过点击属性设置栏的倒三角按钮触发，如下图： 二、通过资源文件指定对应资源作为部件的资源Qt Designer还支持将所有图像资源属性保存到资源文件中，再在部件属性设置时从资源文件中选择资源。2
前言事件图谱大家听的比较多了，多模态相信大家也听到不少，尤其是各种多模态模型，如大家对多模态预训练模型感兴趣可以看看笔者之前写过的一篇：任务 & 数据集 (1) 任务通过事件以及事件之间的关系来表示真实世界是很多研究课题的手段即通过图谱来表示，之前大多数图谱要么单独是文本要不单独是图像(视频)，如果能同时把这两种模态用起来岂不更好？要达到这个目的至少需要两个环节，第一就是各自模态
phpstudy使用最终端打开数据库 : 第一次打开默认的密码是:root。进入后对数据可以进行增删查改。 ;注意:分号是数据库的结束符,没有加分号即使按回车,也代表这个命令没有结束。 create database 数据库名; 是创建数据库 drop database 数据库名; 是删除数据库 use 数据库名; 进入某个数据库中 上面是对数据库进行增删查改,下面是对数据表增删查改
遗传算法（Genetic Algorithm）详解与实现0. 前言1. 遗传算法简介1.1 遗传学和减数分裂1.2 类比达尔文进化论2. 遗传算法的基本流程2.1 创建初始种群2.2 计算适应度2.3 选择、交叉和变异2.4算法终止条件3. 使用 Python 实现遗传算法3.1 构建种群3.2 评估适应度3.3 应用选择3.4 应用交叉3.5 应用突变3.6 运行演化过程小结系列链接0. 前言遗
本是青灯不归客，却因浊酒恋红尘前言 伴随着人类社会历程的不断向前推进，先进的科技就一直承载着人类社会的进步，特别是近年来日渐成熟的AI技术，深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流，考虑到，图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉（CV）的重要基础知识，同时可能也是粉丝朋友们感兴
本篇文章深度解析了直播美颜SDK中美白滤镜功能的技术实现路径，聚焦GPU图像加速与AI智能建模的协同机制。通过肤色识别、亮度调控、纹理还原等关键技术，结合GPU Shader加速与深度学习模型，使美白效果自然流畅、实时高效，适配多终端直播场景，助力平台提升用户体验与留存率。
本文详解如何从0到1开发一款高还原度的直播美白滤镜，涵盖人脸检测、肤色建模、滤镜算法与GPU优化等关键技术路径，同时结合用户心理与体验设计，提供一套兼顾“真实感”与“高级感”的美颜SDK开发实践方案。
本文章由@浅墨_毛星云 出品 文章链接：作者：毛星云（浅墨） 微博：http://weibo.com/u/1723155442 邮箱： happylifemxy@163.com 知乎：http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 2.4.8、2.4.9、3.0 2014年4月28更
在CNC机加装配件领域，精度控制和工艺规范的严苛要求贯穿始终。从零件清洁度、紧固件的防松处理到关键运动副的润滑保障，都直接决定着最终产品的性能与寿命。依据图纸要求严格执行操作、并通过分阶段测试层层把关，是品质保障的基石。尤其对于结构复杂的组件，选用正确的测量仪器验证加工数据，更是确保万无一失的关键环节。
以图CNC机加装配件产品为例，需求为能便捷且快速检测产品数据以及各种形位公差。
常规量具（卡
激光跟踪仪和三坐标测量机（CMM）是工业领域两大高精度测量设备，但它们在原理、适用范围和典型场景上存在显著差异。下面从核心区别与应用领域两方面进行系统分析：
一、核心区别对比
1. 测量原理与工作方式
激光跟踪仪基于球坐标系，通过激光束追踪目标反射镜（靶球），实时测量距离与角度，动态捕捉目标点坐标。支持无靶标扫描（如Leica ATS600）。
特点：非接触或轻接触、动态跟踪（速度
服务器端包含SSI(Server Side Include)简介10th April 2009, 11:07 pm 服务器端包含 SSI，是英文 Server Side Includes的简写。SSI是一种可以指挥服务器动态声称网页内容的HTML指令。 通常SSI可以用来确保网页中的一些通用内容，比如版权信息、联系方式、或导航信息在全站所有网页中保持一致。使
前言 本文回顾了深度多模态学习方法的演变，并讨论了使主干对各种下游任务具有鲁棒性所需的预训练的类型和目标。 多模态表示学习是一种学习从不同模态及其相关性中嵌入信息的技术，已经在视觉问答(Visual Question Answering, VQA)、视觉推理自然语言(Natural Language for Visual Reasoning, NLVR)和视觉语言检索(Vision La
1、SMART原则一S(Specific)——明确,具体明确性和具体性主要是指以下两点:(1)目标设定不能过于宽泛 (2)目标设定不能主观经常听到把提升个人能力作为目标，这样的目标就过于宽泛，就如同你不可能把实现世界和平作为你的目标一样。提升饭菜的口感也不是一个合适的目标，因为口感是因人而异的，太过于主观。对于提升OJT培训效果的项目,把教材难度和教师技能设为目标就不是具体和明确的,因为难度和技能
本文中我们将一起来分析一下VT-d中断重映射的代码实现， 在看本文前建议先复习一下VT-d中断重映射的原理，可以参考VT-D Interrupt Remapping这篇文章。 看完中断重映射的原理我们必须明白：直通设备的中断是无法直接投递到Guest中的，需要先将其中断映射到host的某个中断上，然后再重定向（由VMM投递）到Guest内部．我们将从1.中断重映射Enable2.中断重映射实现3.
随着 CVPR 2020和ICCV 2020的结束，一大批目标检测的论文在arXiv上争先恐后地露面，更多的论文都可以直接下载。下面几篇paper有异曲同工之妙，开启了anchor-based和anchor-free的轮回。1. Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection2. FCO
水平线垂直线提取1 RGB图像转灰度，灰度转二值化图像 API: cvtColor(src,gray_src,CV_BGR2GRAY);
adaptiveThreshold(gray_src,binimg,255,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,THRESH_BINARY,15,0);2 定义kernel，通过先腐蚀，再膨胀得到线条//可以不需要膨胀Mat
1、图形化界面下载先SSH远程连接树莓派，更新一下源，然后重启sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
reboot再次进入系统后，下载桌面环境，时间有点长sudo apt-get install ubuntu-desktop下完后还没完全成功，我们需要跟着提示输入一下命令sudo apt-get update --fix-missing下完后重启，再次输入
新闻中心计算机方向的sci期刊有哪些时间：2019年11月06日 所属分类：新闻中心 点击次数：计算机方向的sci期刊有很多本，有比较顶尖的一区，二区刊物，也有三区，四区刊物。小编在这里也整理了该领域一些代表性的期刊，并简单介绍了这些sci期刊的影响因子以及征稿范围，投稿难度和审稿周期，需要发表论文的作者可以作为参考。 计算机软件，该期刊发计算机方向的sci期刊有很多本，有比较顶尖的一区，二区刊物
rawRGB 图像采集的过程为：光照在成像物体被反射 -> 镜头汇聚 -> Sensor光电转换-> ADC转换为rawRGB因为sensor上每个像素只采集特定颜色的光的强度，因此sensor每个像素只能为R或G或B，形成的数据就成为了rawRGB数据。 &nbs
文章目录一、RCNN1.候选区域的生成2.对每个候选区域，使用深度网络提取特征3.特征送入每一类的SVM分类器，判定类别4.使用回归器精细修正候选框位置二、FastRCNNROI：Region of Interest，感兴趣区域。分类器和边界框回归器Multi-task loss分类损失边界框回归损失三、FasterRCNNRPN网络结构正样本和负样本损失Fast R-CNN损失Faster R-
前提入行已经7,8年了，一直想做一套漂亮点的自定义控件，于是就有了本系列文章。GitHub：https://github.com/kwwwvagaa/NetWinformControl码云：HZHControls控件库: HZHControls控件库，c#的winform自定义控件，对触屏具有更好的操作支持，项目是基于framework4.0，完全原生控件开发，没有使用任何第三方控件，你可以放心的
x86寄存器标志寄存器控制寄存器cr0cr3cr4参考资料x86寄存器标志寄存器标志寄存器eflags，记录了CPU执行指令过程中的一系列状态，这些标志大都由CPU自动设置和修改。CF：进位标志位。无符号数运算时，运算结果的最高有效位向前有借位或进位。PF：奇偶标志位。运算结果所有的bit中1的个数为偶数则为1，为奇数则为0。AF：辅助进位标志位。运算过程中看最后四位，不论长度为多少，最后四位向前
摘要：本文简单介绍鸿蒙系统 + Hi3861 的WiFi小车开发适合群体：适用于润和Hi3861开发板13.1 小车介绍基于鸿蒙系统 + Hi3861 的WiFi小车首先，我们得有一套WiFi小车套件，其实也是Hi3861 加上电机、循迹模块、超声波等模块。小车安装完大概是这样：13.2 电机驱动我们这里先只做最简单的，驱动小车的电机，让小车跑起来。电机的驱动板如下图，目前电机驱动芯片用的是L91
1. VOC数据集VOC数据集格式如下（以2007为例）： 其中JPEGImages文件夹存放图片，Anootations下放的是标注框的信息，格式为xml；但YOLOv5所需要的格式为txt，且txt内容格式为：id x_center y_center w h，且都是标准化（0~1之间）后的值，所以需要做相应
在园子里潜水快5年了，看过好多老鸟的作品。因为这段工作性质的转变，所以开发一套跟winform有关的框架。这类的框架在园子里也有很多，老鸟们也都写了各式各样的实现。本人技术稍差，无意与各位老鸟的作品比美。仅以此微博记录我的工作和兴趣。 废话不多说。先介绍预期要实现的功能。1.主框架上包含MDI部分，menu（通过xml配置加载）2.xml配置加载的功能窗体 在xml配置各个menu点击