文章目录定义阐明简单的知识铺垫应用举例代码实现例题应用思路如下：题解如下：其它例题 定义阐明1.什么是子集：子集是一个数学概念：如果集合A的任意一个元素都是集合B的元素，那么集合A称为集合B的子集。符号语言：若∀a∈A，均有a∈B，则A⊆B。（再说简单点就是 ：如果B是A的子集，那么无论B是事件内容是什么、情况是什么，A总包含所的 内容、情况，而其中的 一些 内容、情况 正好就是 B里面的内容、
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2024-09-05 08:04:25
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概述： 该数据集使用由合成和真实世界模糊图像组成的新的大规模基准，称为真实单图像去雾 (RESIDE)，对现有的单图像去雾算法进行了全面的研究和评估。RESIDE 突出了不同的数据源和图像内容，分为五个子集，每个子集服务于不同的训练或评估目的。为进一步为去雾算法评估提供了丰富的标准，从全参考指标到无参考指
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2024-05-29 11:26:01
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喜欢爬山的朋友应该都知道早上去爬山不仅可以呼吸到清晰的空气，还能看见美丽的日出，不过可惜的是早晨山上的雾气会比较大，拍下的照片会比较模糊，这就十分的可惜。但是这个时候其实我们可以使用软件将图片上的雾气去除，那大家知道手机图片去雾软件有哪些吗？如果不知道就接着看下去吧，我来分享几个手机图片去雾软件给你们。推荐软件一：Styler 软件介绍：我平时比较喜欢使用Styler这个软件来编辑图片，因为它内置
写在前面最近毕业论文要开题了，就找个方向做做。说实话对科研没啥热情，个人眼界有限，感觉就在数据集上翻来覆去的搞，没啥意思。就稍微读读论文，做做记录吧~基本信息名称：RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Informationgithub：https://github.com/mall
0.前言本文记录自己在使用Refinedet算法训练自己的数据集时的过程。 文件夹的具体内容如下。大文件的名字是Refinedet-VL30.1.数据集准备数据集按照标准的VOC格式进行制作就可以。我把数据集放到了data路径下，名字为VL30.2.环境配置caffe安装首先是要完成caffe环境大安装，这期间遇到了很多的错误，出错就去查度娘找博客就可以，很多方法多试一试，不一定哪个就好使了。Re
Abstract：多选式阅读理解是一项具有挑战性的任务，它包含了文章和问答对间的匹配。针对这个问题，本文提出了一种新的协同匹配方法，对一篇文章能否同时对问题和答案实现匹配进行了联合建模。在RACE数据集上的实验结果证明我们的方法实现了最优性能。1.Introduction使得机器能够理解自然语言文本可以说是自然语言处理任务的终极目标，而机器阅读理解任务则是通向这个最终目标的中间环节。近期，Lai等
文章目录1.介绍2.下载2.1 官网2.2 百度网盘2.3 下载到linux服务器 1.介绍MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软2014年的Microsoft COCO数据集COCO is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset.
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2024-08-03 13:23:01
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目录QMUL-OpenLogo数据集flickr_logos_27_datasetBelgaLogos数据集LogoDet-3K数据集Logo-2K+数据集vehicle-logos数据集FlickrSportLogos-10数据集HFUT-VL-datasetCar-Logos-Datasetlogos-627QMUL-OpenLogo数据集[大小]：4.39G[链接]：https://pan.
目录论文基本信息引言模型模态编码器Implicit Relation Reasoning 模块与 MLM 任务Similarity Distribution Matching结果论文基本信息论文：Cross-Modal Implicit Relation Reasoning and Aligning for Text-to-Image Person Retrieval代码：https://gith
这篇文章我会详细讲述我用yolov3训练自己数据集的过程，如果对算法有疑问，可以看看我之前写的yolov3，自认为写的很详细。用的github项目是tensorflow-serving-yolov3ok，首先我的数据集是老师给的，很多人一开始都会郁闷数据集不是voc这些格式，没法带入别人的代码直接跑。我这边也是，所以要先转换数据集格式。如果数据集和我类似的培养可以参考我的做法，下面是
最新精品文档，知识共享！视频图像增强和去雾算法说明摘要 本文档介绍夜间增强和去雾增强算法及其实现。(1)将图像由RGB空间转换到HSI空间，然后对HSI空间亮度分量(I分量)的灰度直方图进行均衡化处理，然后再转换到RGB空间。(2)利用暗原色先验图像去雾算法对图像进行去雾处理。目录TOC \o "1-2" \h \z \u HYPERLINK \l "_Toc364976116" 一、通过I分量增
LIO-SAM是IROS 2020的一篇论文，目前已经开源，作者曾发表过Lego-loam，整体框架与Lego-loam结构相同，但是可读性感觉要比Lego-loam好的多，并添加了gps因子且真正融合了imu。网上也已经出现了很多关于解读LIO-SAM的文章，但是配置LIO-SAM并运行自己数据集的教程很少，所以本文也是记录自己踩坑的过程，希望能够对大家有用。我也是菜鸟一个，文章中如果有出现理解
datasets数据集 分享一些学习到的知识 sklearn的数据集库datasets提供很多不同的数据集，主要包含以下几大类：玩具数据集真实世界中的数据集样本生成器样本图片svmlight或libsvm格式的数据从openml.org下载的数据从外部加载的数据用的比较多的就是1和3，这里进行主要介绍，其他的会进行简单介绍，但是不建议使用。玩具数据集 scikit-learn 内置有一些小型标准数
mars数据集 整个Mars数据的大小大概有6.3G。 bbox_train文件夹中，有625个子文件夹（代表着625个行人id），共包含了8298个小段轨迹（tracklets），总共包含509,914张图片。 bbox_test文件夹中共有636个子文件夹（代表着636个行人id），共包含了12180个小段轨迹（tracklets），总共包含681,089张图片。在实验中这个文件夹被划分为图库
引言
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。
一、背景
在图像处理与计算机视觉领域，单图像去雾技术一直是一个重要的研究方向。随着城市化进程的加快和环境污染的加剧，雾霾天气越来越频繁，这对户外视觉系统如自动驾驶、视频监控等带来了极大的挑战。因此，开发有
原创
2024-09-03 16:43:47
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前言简述：在机器视觉与深度学习的项目中，通常有许多的图像需要保存。 出于对图像内存占用，和图像数据信息完整性的综合评估，要选择一种合适的格式来保存图像。测试方法***********************************************
* 读取一张BMP图像，分别另存为PNG和JPG格式
read_image (Image, 'A.bmp')
write_image (Imag
1.抠像，通常指的是使用像素的颜色或亮度来定义像素的透明度。透明区域的部分将会显示出下方轨道的剪辑 2.任何将两个或多个剪辑组合在一起的操作都叫合成，包括混合、组合、抠像、蒙版、裁剪等。合成是非线性编辑中最具创意的部分。在前期拍摄时，就应该带有后期合成的想法去实施。事先规划，可以大大提升后期合成的质量。 3.在 Pr 中进行抠像、合成的主要方法有：1、不透明度 Opacity2、混合模式 Blen
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2024-06-26 20:25:11
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问题描述：假如给你一个固定的集合{"abc"},如果要求这个集合的所有子集合，怎么办？数学功底好的人也许一下子知道答案了---总数是2^n,对答案就是这个（如果包括空集的话）。数学定义是这样的：定义1：含有n个元素的集合A称为n元集。它的含有m个（m≤n）元素的子集称作它的m元子集一般来说，对于n元集A，它的m（0≤m≤n）元子集有个，所以不同的子集总数有=2n 所以n元集
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2023-09-07 14:40:40
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1712.04143网站：https://sites.google.com/view/resi
原创
2023-06-25 09:16:11
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该文主要内容为译文：http://pascal.inrialpes.fr/data/human/ 该数据集是原作者在行人检测研究工作中在图像和视频中收集的直立人样本，该研究的细节见论文: Histograms of OrientedGradients for Human Detection和该作者博士毕业论文。该数据集分为两种格式：（a）具有对应注释文件的原始图像（b）原
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2024-04-20 15:46:42
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