对 Microsoft® Windows® Presentation Foundation 中动画的支持大部分收集在 System.Windows.Media.Animation 命名空间中。这是一个大型命名空间，其中定义了 164 个类专用于设置 22 种特定数据类型的动画属性。这 22 种数据类型包括基本数据类型（如 byte、int 和 double），也
文章目录一、论文相关信息 1.论文题目 2.论文时间 3.论文文献二、论文背景及简介三、论文内容总结四、论文主要内容1、Introducttion2、Releated Work3、The Linear Explanation Of Adversarial Examples4、Linear Perturbation of Non-Linear Models5、Adversarial Trai
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2024-09-21 23:17:15
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2.文本2.1 文本颜色color 属性用于设置文本的颜色。颜色由以下值指定：颜色名 - 比如 red十六进制值 - 比如 #ff0000RGB 值 - 比如 rgb(255, 0, 0)页面的默认文本颜色是在 body 选择器中定义的。2.2 文本对齐text-align 属性用于设置文本的水平对齐方式。文本可以左对齐或右对齐，或居中对齐。2.3 垂直对齐vertical-align 属性设置元
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2024-06-21 10:47:40
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对ocr文本图像进行随机增强
原创
2023-03-30 16:16:47
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用于图像分割的单样本学习（BMVC2017）本文算是小样本学习的经典之作，虽然以现在的角度来看比较粗糙，但仍然值得学习！本文的方法说白了就是利用高维参数来进行比较（而不是像现今的大多数方法是利用特征匹配的思想），因此依赖于权重哈希来防止过拟合。本文的方法现在基本淘汰，但它无疑开创了小样本分割的先河。论文地址开源代码概述本文从few shot学习中得到启发，提出了一种新的双分支的一次性语义图像分割方
由 CompVis 领导的 Stable Diffusion V1 改变了开源人工智能模型的性质，并在全球范围内催生了数百个其他模型和创新。Stable Diffusion 如今也是所有软件中最快攀升至 Github 10K Stars 的软件之一，在不到两个月的时间里，它的 Stars 飙升至 33K。Stable Diffusion 2.0 与最初的 V1 版本相比，提供了许多重大的改进和功能
使用文本图像生成工具TextRecognitionDataGenerator来生成文本图像数据
原创
2023-01-12 20:44:30
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# 文本图像倾斜校正的实现
在图像处理领域，倾斜校正是一个非常常见的任务，尤其是在处理文档图像时。这项技术可以帮助我们更好地提取文字信息，进而进行后续的OCR（光学字符识别）处理。本文将为新手开发者详细介绍如何使用Python实现文本图像的倾斜校正。
## 整体流程
下表展示了实现文本图像倾斜校正的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-13 05:23:26
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# Python 图像文本增强：入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python进行图像文本增强感到困惑。别担心，本文将为你提供一个详细的入门指南，帮助你理解整个流程，并提供必要的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过以下流程图来了解整个图像文本增强的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[图像预处理]
B -->
原创
2024-07-22 07:51:32
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工具库 transformers 的开源方 Hugging Face 发布了一个专注于 diffuser 模型的开源库，我们可以基于它，仅仅通过几行代码就开始生成自己的艺术作画。不过这个 diffuser 库是一个基础实现版本，训练和学习的数据也没有 OpenAI 的 DALL-E2、谷歌的
# 文本图像多模态模型架构实现教程
## 介绍
在本教程中，我们将学习如何实现一个文本图像多模态模型架构。这种模型可以同时处理文本和图像数据，并将它们结合起来进行更准确的预测和分析。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务，并逐步解释每个步骤和代码的含义。
## 整体流程
下面是实现文本图像多模态模型架构的整体流程，我们将通过表格展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| -----
原创
2023-08-13 18:43:40
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!pip install torchkeras
!pip install prettytable
!pip install torchtext一，准备数据imdb数据集的目标是根据电影评论的文本内容预测评论的情感标签。 训练集有20000条电影评论文本，测试集有5000条电影评论文本，其中正面评论和负面评论都各占一半。文本数据预处理较为繁琐，包括中文切词（本示例不涉及），构建词典，编码转换，序
# Python文本图生成与可视化
在数据分析与可视化领域，Python是一种非常流行且强大的编程语言。无论是用于数据处理、分析，还是用于制作图形化展示，Python都能轻松胜任。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python生成文本图，并通过代码示例详细说明具体实现过程。我们将重点介绍饼状图和甘特图的生成。
## 为什么选择Python进行文本图生成？
Python的广泛应用主要得益于其丰富
目标检测、语义分割和实例分割是计算机视觉领域中常用的图像分析任务，它们在目标识别和场景理解方面发挥着重要作用。下面将介绍它们的特点和区别：（1）目标检测： 目标检测是识别图像中存在的物体并确定它们的位置。它通常通过在图像中绘制边界框来标记物体的位置和类别。目标检测的特点包括：•定位和分类：目标检测不仅能够确定物体的存在，还能够精确地定位物体并识别其所属类别。•多目标处理：目标检测可以同时处理图像中
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2024-03-27 13:45:12
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正如我们所知道的任何具有法律重要性的文件，无论是合同，托运还是其他形式需要授权的，签名都是重要的一部分。签名提供身份证明和确认。本文提出的工作是关于签名和文本数据的分类。分类模型使用Keras构建，Keras是TensorFlow的高级API，它是用于机器学习...
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2019-01-24 08:22:36
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# 深度学习文本图像特征融合
在现代人工智能领域，文本和图像的智能分析成为了一个重要的研究方向。特别是在计算机视觉和自然语言处理（NLP）结合的情况下，如何有效融合这两种特征，以达到更好的效果，成为了人们关注的焦点。本文将介绍深度学习文本图像特征融合的相关概念、方法以及一个具体的代码示例，帮助大家理解这一技术的运用。
## 1. 特征融合概述
特征融合是将来自不同模态（如文本、图像等）的特征
原创
2024-10-21 06:56:55
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¶文本图像矫正的主要目的是针对图像进行几何变换，以纠正图像中的文档扭曲、倾斜、透视变形等问题，以供后续的文本识别进行更加准确。
https://github.com/Sanster/text_renderer
Generate text images for training deep learning ocr model
在Windows中也可以运行，只需要将Unicode编码 encoding='utf-8' 即可。
说明：
这个开源项目可以根据你提供的语料文字，来生成对应的多变文本图像，这样可以方便OCR在
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2018-10-11 16:29:00
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6.1 参数化索引及域索引检索的时候，条件可以设置：标题中含？作者是？摘要中含？ 有条件要求情况下，怎么处理索引来支持检索？参数化索引。 一篇文档，可能含有：标题，摘要，作者，正文等各个部分。不同的部分看做不同的：域(任意自由文本) ，对不同的域建立域索引例子: william作者的作品，建立域索引； 支持查询"标题出现merchant,作者有william,正文中存在短语gentl rain"
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2024-06-28 19:31:42
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论文名称：SynthTIGER: Synthetic Text Image GEneratoR Towards Better Text Recognition Models 论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.09313 开源代码：https://github.com/clovaai/synthtiger 开源数据：https://github.com/clovaai/
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2024-08-09 15:23:12
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