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RSS订阅原创 增强的超分辨率GAN
ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks 2018 （ESRGAN：增强的超分辨率生成对抗网络） 1.介绍 在单图像超分辨率任务中生成逼真的纹理。 提出了一种 Residual-in-Residual Dense Block (RRDB) 的网络单元，在这个单元中，去掉了 BN（Batch Norm）层。 文章对感知域损失进行改进，使用激活前的特征，这样可以为亮度一致性和纹理恢复提供更强的监督。在这些改进的
2022-05-20 20:32:41
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原创 GAN综述总结笔记
GAN综述总结笔记 源自超分辨率Generative Adversarial Networks for Image Super-Resolution: A Survey 论文地址 1.摘要 GAN在小样本的低分辨率图像表现不错，GAN在图像超分辨率应用总结。 分析基于优化方法和判别方法在图像超分辨应用上有监督，半监督，无监督训练GANs的动机，实现和区别。 给出GANs方法就定性和定量分析上的图像超分辨率的性能，潜在研究点和挑战。 本文框架图 本文前期提要和本文框架 - 2.
2022-05-07 16:37:36
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原创 人脸识别+数据采集+人脸特征提取（哈哈哈，绝决子）
人脸识别+数据采集+人脸特征提取（哈哈哈，绝绝子） 1.实验效果 根据采集的照片进行特征提取识别出人，效果还不错 2.基本需要 python 3.6 dlib 19.7.0 pycharm dlib下载可以去看我的这个python3.8+pycharm下载dlib（搞了好久，终于好了）_Hulk_liu的博客-优快云博客_python下载dlib 哈哈哈，夸我，now，说完咱就开始把 3.开始实验 3.1人脸采集 import cv2 import dlib import os import s
2022-04-15 10:38:14
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原创 脚本下载安装及其使用，Tampermonkey脚本网站使用（Tampermonkey真是宝藏，偷偷看）
脚本使用 1.前期介绍 Tampermonkey 是一款免费的浏览器扩展和最为流行的用户脚本管理器，它适用于 Chrome, Microsoft Edge, Safari, Opera Next, 和 Firefox。 虽然有些受支持的浏览器拥有原生的用户脚本支持，但 Tampermonkey 将在您的用户脚本管理方面提供更多的便利。 它提供了诸如便捷脚本安装、自动更新检查、标签中的脚本运行状况速览、内置的编辑器等众多功能， 同时Tampermonkey还有可能正常运行原本并不兼容的脚本。 2.下载地址
2022-04-15 09:18:05
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原创 多个图片按照图片名自动生成文件夹并命名
多个图片自动生成多个文件夹（以图片名命名） 源代码出自https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38106878/article/details/90710267 原样子 效果 代码 # -*-coding: utf-8-*- # Author: AIBC-MrH # 该代码为数据处理用，根据照片的名字来生成文件夹； # 并且将source_dir目录下同一类别的照片保存至对应的文件夹内； import os import shutil from cv2 import cv2
2022-04-12 16:51:09
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原创 Guo_Learning_To_Adversarially_Blur_Visual_Object_Tracking_ICCV_2021_paper
对抗性模糊跟踪笔记
2022-03-29 20:35:15
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原创 siammask
SiamMask 1.摘要 简单方法实时执行视觉对象跟踪和半监督视频对象分割。 通过二进制分割任务增加损失，改进用于目标跟踪的全卷积方法离线训练过程。 一旦训练，Siammask完全依赖于单个边界框初始化并在线操作，以每秒55帧的速度产生类别不可知的对象分割遮罩和旋转的边界框。 简单，多功能，速度快。 VOT-2018； 2.介绍 跟踪需要在帧之间建立对象对应关系。 视觉目标跟踪的目的是以最佳可能的精度估计其在所有后续帧的位置。 用简单的轴对齐或旋转边界框来表示目标对象
2022-03-23 16:38:28
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原创 ECO个人笔记
ECO 由于大量训练模型引入过度拟合的风险，本论文解决计算复杂性和过拟合问题 同时提出高速度和性能 其中DCF公式： 1.因子分解解决算子，减少模型的参数数量。 2.训练样本分布的紧凑生成模型，显著降低了存储和时间复杂度。 3.具有改进的鲁棒性和降低的复杂性的保守模型更新策略 测试VOT2016，UAV123,OTB-2015和TempleColor 改进： 1.模型大小：高维特征图的集成导致外观模型参数的数量增加，超过了输入图像的维度。容易过拟合 2.训练集大小：需要存储大量的训练样本集，依赖迭代优化
2022-03-23 16:36:04
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原创 python3.8+pycharm下载dlib（搞了好久，终于好了）
安装pip大概要分为4个部分 1.c++的编程环境 2.cmake 3.boost 4.py38的dlib的一个镜像文件 5.差不多就没了 下面就是我出现的一些问题： 之前搞了好久，直接用pip安装 直接怼pip install dlib 总是出现大红的一片 大概意思就是我没有c++的一个编程环境 这里需要安装用visual studio 安装一个c++的编程环境 我用的是visual studio2022 下载连接放在这：https://visualstudio.microsoft.com/zh-ha
2022-02-24 18:23:01
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原创 project soli
谷歌手势操作系统Project Soli 一、基本介绍 1．捕获人的手势，获取手势的基本信息 2．使用无线电定位技术（也就是雷达），捕捉手部消息。 3．雷达运用：检测汽车，大型物件，卫星和飞机 4．使用这个捕捉人手的细微动作，手部的任何细小动作 5．利用它与可穿戴设备，网络和计算机设备交互 6．把电子设备的处理能力成功转化为捕捉和感知能力 7．可以把雷达缩小并“装进”芯片中（成品很小） 二、正在努力方向 1．把雷达硬件转变成捕捉手部姿态的感应器 2．雷达可以将无线电波传播给一个特定目标，雷达接收器能够拦截这
2021-11-26 09:30:59
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原创 siamfc++自己学习笔记
SiamFC++:通过目标估计指南实现正确和精确的视觉跟踪 实验方法：我们通过引入分类和目标状态估计分支(G1)、无歧义分类得分(G2)、无先验知识跟踪(G3)和估计质量得分(G4)来设计我们的全卷积暹罗跟踪器++(暹罗FC++)。 基准测试(OTB2015、VOT2018、LaSOT、GOT-10k、TrackingNet) 两者对比：SiamRPN++由于锚对象不匹配而失败，而我们的SiamFC++通过对象之间的直接匹配而成功。 跟踪问题可以被视为分类任务和估计任务的组合(Danelljan等人，20.
2021-11-23 10:26:43
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原创 python学习+深度学习基础+卷积神经网络
python 一.python入门 1. 基础运算 if __name__ == '__main__': print("第一个解释器") print(1-2) print(3*2) print(3**2) lkl={'aini':520} print(lkl['aini']) hu=True if hu: print("刘坤龙") else: print("坤龙") for i in [1,2,3
2021-11-23 10:19:22
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人脸识别+数据采集+人脸特征提取（哈哈哈，绝决子） dlib库，shape全部代码
2022-04-15
目标跟踪pytracking训练lasot
2023-05-19
怎样可以恢复到之前啊
2022-11-05
dlib_pybind11报错
2022-04-10
安装成功了dlib库，运行时还是显示没有怎么回事啊
2022-04-12
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