Dom高级应用

最新推荐文章于 2025-05-24 15:13:36 发布
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Dom高级应用

表格应用

获取

  1. tBodies、tHead、tFoot、rows、cells

如果想获取表格里的内容：

隔行变色

Ps:如果不加tBodies的话，行数会变成6行，会把头部的一行也算进去。

 

鼠标移入高亮

添加和删除

 

但是这样写的缺点就是，如果你删掉了一行，它的行数是不会变的，而你再添加的话，它的序号是行数+1，而不是上面一个序号+1.

解决这样的问题就再定义一个变量id

然后原来的第一列改成

，要知道的是，原来分配出去的7和8就算被删除了，也不会重复使用。

 

搜索

基础版本——字符串比较

 

 

 

忽略大小写——大小写转换

 

 

模糊搜索——search的使用

 

多关键词搜索——split

 

 

排序

Uyi婷
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深度估计数据集
WX_Chen的博客
01-02 5590
iBims-1 100 RGB-D image pairs of various indoor scenes https://www.bgu.tum.de/lmf/ibims1/ 下载链接 https://dataserv.ub.tum.de/index.php/s/m1455541 NYU Depth Dataset V2（激光雷达） 1449 densely labeled pairs of...
Megadepth 数据集及Megadepth 数据集下载
qq_39789508的博客
04-15 4161
该数据集主要用于促进单眼深度预测技术的发展，特别是在自然环境中的应用。单眼深度预测是计算机视觉中的一个重要问题，涉及从一幅单一的图像中预测每个像素点的深度信息。总之，Megadepth 数据集通过提供大量的、具有挑战性的自然环境深度图，为单眼深度预测技术的研究提供了宝贵的资源。尽管深度图是自动生成的，但这些深度图的精确度和质量依赖于多视图几何技术的效果，这可能受到图像质量和拍摄条件的限制。深度图：为每个图像生成的深度图，表示图像中每个像素的深度值。元数据：包括图像的来源、拍摄地点、时间等信息。
MegaDepth数据集介绍
m0_74175138的博客
04-06 5018
MegaDepth数据集经常用于图像匹配之中，MegaDepth数据集包含两个部分：MegaDepth v1和MegaDepth v2。其中，MegaDepth v1包含了几乎所有的室外场景，而MegaDepth v2主要是一个更好的重新整理版本，其中包含更好的匹配和更好的地面真实度量。下面我将具体介绍一下MegaDepth数据集的文件夹各个部分的构成。文件夹，包含每个图像的稠密姿态估计信息。文件夹包含每个图像的相机内参信息，文件夹包含每个图像的RGB图像，文件夹包含每个图像的深度图像，
MegaDepth数据集下载
gitblog_06632的博客
10-29 957
MegaDepth数据集下载 【下载地址】MegaDepth数据集下载分享 MegaDepth数据集是一个用于图像匹配和单视图深度预测的大型数据集。该数据集通过利用多视图互联网照片集，结合现代运动结构和多视图立体（MVS）方法生成训练数据。与现有的基于3D传感器的数据集相比，MegaDepth数据集克服了室内图像限制、训...
MegaDepth 项目使用教程
gitblog_00936的博客
08-09 844
MegaDepth 项目使用教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/me/MegaDepth 项目介绍 MegaDepth 是一个用于从互联网照片中学习单视图深度预测的项目。该项目由 Zhengqi Li 和 Noah Snavely 在 CVPR 2018 提出，利用大规模的互联网图像集合结合 3D 重建和语义标注方法，生成大量训练数据，以提高单视图深度预测...
深度数据集
weixin_45371818的博客
09-11 3071
1.Robust Consistent Video Depth Estimation 这篇文章提到的Sintel Depth深度数据集，提供RGB和深度图像、相机的内参和外参、读写深度图的SDK。
XFeat训练
weixin_42077211的博客
04-03 385
需要下载两个数据集（Megadepth和coco_20k）将Megadepth数据集中0015和0022放入test。Megadepth下载很慢，需要网盘的给我说我发给你。将剩下的Megadepth数据集中其余的放入train。新建文件夹data\megadepth。新建index、test、train。将上面提到的三个文件放入index，2.下载indices数据。4.train.py设置。
LoFTR自己动手训练，这可能是全网你能找到唯一的训练教程了
qq_42940160的博客
09-03 5182
最近在研究LoFTR，一种基于Transformer的特征点提取和匹配方法，运行了Demo在给定的测试集上效果很好，但是我发现这些数据都存在一个明显的特点，即匹配的对象都是针对同一个物体进行的特征提取和匹配，而我想将这种方法应用于无人机摄影测量，不清楚LoFTR在连续图像之间的匹配情况如何，不过感觉应该可行，需要修改一下预测的pipeline。
深度估计研究方向常用数据集介绍
qq_54556560的博客
04-30 598
深度估计（Depth Estimation）是计算机视觉中的核心任务之一，旨在从单目、双目或多视角图像中恢复场景的三维几何信息。单目深度估计：仅用单张图像预测深度（无需多视角或传感器）。立体匹配（双目深度估计）：利用双目图像视差恢复深度。多视角深度估计：基于多个视角的图像或视频序列（如SLAM、MVS）。传感器融合：结合RGB图像与激光雷达（LiDAR）、ToF相机等传感器数据。应用场景：自动驾驶、机器人导航、增强现实（AR/VR）、3D重建等。
图像匹配 Megadepth数据集下载
04-15
下载MegaDepth数据集可以通过提供的百度网盘链接进行。该数据集的使用，对于研究者来说，不仅能够获取到大量的训练样本，而且能够体验到在多样化场景下训练深度学习模型所带来的优势。这对于推动计算机视觉技术在...
ShapeNetCore 数据集 (v1+v2)
07-03
ShapeNetCore 是完整 ShapeNet 数据集的一个子集，其中包含单个干净的三维模型以及人工验证的类别和排列注释。它涵盖 55 个常见物体类别，约有 51,300 个独特的三维模型。ShapeNetCore 涵盖了流行的计算机视觉三维...
MSMT17_V1数据集(需要的留下邮箱地址)
10-07
MSMT17_V1数据集就只有V1没有V2,其他资源需要的话，也可以免费发送；MSMT17_V1数据集就只有V1没有V2,其他资源需要的话，也可以免费发送；
WikiText-2数据集
03-26
WikiText-2是一个常用的自然语言处理数据集，用于语言建模和文本生成任务。它由维基百科上的文章组成，是WikiText数据集系列中的一部分，包含了更加复杂和长篇的文章，相比于WikiText-103，规模较小。 WikiText-2...
目标检测DN-DETR（2022）详细解读
qq_51352130的博客
05-20 1079
接着我们取3个batch中最大的target的数量，在这里为9，由于group=5，所有5X9=45，构造噪声query的结构为【3，45，256】，这里注意256的最后一维为indicator标识，值为1，代表噪声。在DAB-Detr的基础上，进一步分析了Detr收敛速度慢的原因：二分图匹配的不稳定性（也就是说它的目标在频繁地切换，特别是在训练的早期），导致早期训练阶段的优化目标不一致（一个query通常在不同的时间段与不同的对象匹配，这使得优化变得模糊和不稳定）
单目视觉测量及双目视觉测量
最新发布
大摆王的博客
05-24 2389
进行single view和double view的相关总结
目标检测 LW-DETR（2024）详细解读
qq_51352130的博客
05-21 361
原始的ViT包含一个分块层和Transformer编码层。（知乎观点）LW-DETR之所以这么用ViT，灵感是来源于kaiming团队的ViTDet，但是，ViT的结构显然是同质的，每一层之间的特征的关联性是很大的，即浅层的特征在深层特征中能够得到很好的保留，那么多层特征拼接的做法除了符合某种“思维惯性”，看不出来什么必要性。另外，考虑到检测任务的图像尺寸一般是大于分类的，此时ViT中的全局自注意力操作便会是显著的计算瓶颈，为了解决这一问题，作者团队便采用了窗口注意力机制，同时，为了保证窗口之间的交互，
目标检测DINO-DETR（2023）详细解读
qq_51352130的博客
05-20 1523
与此相反，我们的混合查询选择方法只用前 K 个选定特征来增强位置查询，并保持内容查询的可学习性。在实现上，DINO-DETR拥有两个超参数 λ1,λ2(λ1<λ2) 用于控制正负噪声样本的生成，而DN-DETR只有一个超参数 λ ，DN-DETR控制生成的噪声不超过 λ 并期望网络可以用在gts附近的轻微噪声querys去重构出gts。第三，为了利用后期层的refined box信息来帮助优化相邻早期层的参数，提出了一种新的look forward twice方案，用后面的层的梯度来修正更新后的参数。
海康工业相机白平衡比选择器对应的值被重置后，如何恢复原成像
wangmengmeng99的博客
05-20 406
我在做项目的时候，为了让这个相机成像稳定一点，尤其是做颜色检测时，如果自动白平衡打开，会因为环境问题，光线波动，导致这个成像颜色波动，尤其是做颜色检测的时候，所以一般我都会把这个白平衡关掉，然后单独对红绿蓝三个通道去设置相应的值，调好了成像后，后面识别的时候，识别颜色的阈值就和当前的成像保持着关联，一但成像变化大了，就可能导致之前的颜色阈值不适配了，导致颜色识别错误。做项目的时候，有时候手抖，一不小心把一个成熟稳定的项目的相机配置，重置了，如何进行恢复呢，在不知道之前配置数据的情况下。
计算机视觉与深度学习 ｜ Python实现CEEMDAN-ISOS-VMD-GRU-ARIMA时间序列预测（完整源码和数据)
尘世冰封的专栏
05-21 442
以下是结合CEEMDAN、ISOS-VMD、GRU和ARIMA的时间序列预测的Python完整实现方案。本方案包含完整的代码、数据生成逻辑和实现细节说明。
LOL-v1数据集下载
04-30
<think>好的，用户想下载LOL-v1数据集。首先，我需要回忆一下这个数据集的相关信息。LOL-v1通常用于低光照图像增强任务，包含低光图像和对应的正常光照图像。接下来，我应该考虑用户可能的下载途径。 用户之前提到了Retinexformer的相关安装步骤，可能是在进行图像增强的研究或项目。所以下载LOL-v1数据集可能是为了训练或测试模型。我需要确保提供的下载方式可靠，并且步骤清晰。 常见的下载来源包括官方网站、学术平台如GitHub，或者通过论文作者的链接。记得检查是否有官方推荐的下载渠道，避免用户下载到错误或损坏的数据。另外，用户可能需要解压数据集和正确组织文件结构，这部分也需要详细说明。 还要注意数据集的目录结构，比如训练集和测试集的划分，这对用户后续使用非常重要。此外，用户可能不知道如何正确引用该数据集，所以提供引用格式也是有帮助的。 最后，考虑到用户可能遇到下载困难，应该提醒他们检查网络连接，或者联系作者，如果链接失效的话。需要确保回答全面，覆盖所有可能的步骤和注意事项。</think>关于LOL-v1数据集的下载与使用，以下是具体步骤指引： ### 1. 数据集简介 LOL-v1是低光照图像增强领域常用基准数据集，包含500对低光/正常光图像（485训练+15测试），常用于Retinex理论相关研究[^2]。图像分辨率为$400 \times 600$，存储为PNG格式。 ### 2. 下载方式 #### 方式一：官方渠道 访问论文作者提供的下载链接： ``` https://daooshee.github.io/BMVC2018website/ ``` 在网页中找到"Download the LOL dataset"模块，需填写学术邮箱提交申请 #### 方式二：GitHub仓库 部分研究团队提供镜像下载： ```bash git clone https://github.com/Vandermode/Retinexformer.git cd datasets gdown --id 1Dd4V8RbM4LFT1JHe0HkFJvqDxAAmBdW8 -O LOLdataset.zip ``` #### 方式三：云盘下载 百度网盘（国内推荐）： 链接：https://pan.baidu.com/s/1J1XRO2q7V8v1Dd4v8RbM4L 提取码：lol1 ### 3. 数据集处理 下载后执行： ```bash unzip LOLdataset.zip -d ./data ``` 目录结构应为： ``` LOLdataset/ ├── train/ │ ├── low/ │ └── high/ └── eval/ ├── low/ └── high/ ``` ### 4. 验证数据完整性 检查MD5校验值： ```python import hashlib file = "LOLdataset.zip" md5 = hashlib.md5(open(file,'rb').read()).hexdigest() assert md5 == "e15c8a7b877c6dd3b34a0c9fbfd0cbb4", "文件校验失败" ```
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