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  1. stupid_cv:计算机视觉管道-源码

  2. TLDR 1行脚本,用于训练图像分类模型(包括数据采集) 介绍 诸如keras和fast ai之类的框架允许“简单”的培训。 为什么不结合? 简介: stupid_cv 。 所有技术人员都是自动化爱好者,并且-面对现实-脚本小子。 而且根据埃里克·施密特(Eric Sc​​hmidt)的说法,计算机视觉是一个已问题,因此,我决定组装一个小脚本,该脚本将成为计算机视觉的自动求解器。 它是如何工作的 打开的图像v4允许根据类轻松地和编程地下载许多图像(与imagenet不同,每个图像中可能有许
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:9216
    • 提供者:weixin_42121058
  1. cv-core:Rust计算机视觉核心板条箱-源码

  2. 简历核心 该库提供了Rust中计算机视觉(CV)的通用抽象和类型。 rust-cv生态系统中所有具有或取决于CV类型的板条箱都取决于此板条箱。 其中包括相机模型特征,方位,姿势,关键点等内容。板条箱的设计非常小,因此可以节省很少的构建时间。 它引入了一些依赖关系,这些依赖关系可能会通过正常编写计算机视觉代码来引入。 核心概念是,所有CV板条箱都可以通过使用此板条箱中指定的抽象和类型相互协作。 该板条箱设计为可与#![no_std] ,即使没有分配器也是如此。 libm用于std中不存在的所有
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:17408
    • 提供者:weixin_42133899
  1. ComputerVision-with-PyTorch-Learning-Program:由TinkerHub Foundation使用PyTorch学习程序进行计算机视觉-源码

  2. PyTorch学习计划的ComputerVision 使用TinkerHub Foundation的PyTorch学习程序进行计算机视觉。 是一个由创建的开源深度学习框架。 该学习计划将涵盖以下内容, 计算机视觉。 Pytorch框架。 Torchvision库。 图像分类和目标检测。 转移学习。 我们将广泛使用PyTorch文档进行此程序。 参加者标准 应该知道面向对象的编程和python。 应该知道Git和GitHub。 应该知道什么是机器学习和一些基础知识(不同类别的ML
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:330752
    • 提供者:weixin_42175776
  1. iot-see:物联网和计算机视觉道路交通设备的分散项目存储库-源码

  2. 物联网 物联网和计算机视觉道路交通设备的分散项目存储库
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_42150341
  1. monk_v1:Monk是一种低代码深度学习工具,并且是计算机视觉的统一包装器-源码

  2. 为什么使用和尚 问题:想开始学习计算机视觉 解决方案:从Monk的动手学习路线图教程开始 问题:多个库,因此需要学习多种语法 解决方案:和尚的一种语法来统治所有这些-pytorch,keras,mxnet等 问题:在参加深度学习竞赛时很难跟踪所有试验项目 解决方案:使用和尚的项目管理并进行多个原型实验 问题:在训练分类器时很难设置超参数 解决方案:尝试使用超参数分析仪以找到合适的位置 问题:寻找图书馆为您的客户建立快速解决方案 解决方案:使用和尚的低代码语法进行训练,推断和部署 创建真实世界的图
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:165675008
    • 提供者:weixin_42097369
  1. open_ee_deeppcb:此存储库包含与涉及计算机视觉(检测和分类)的DeepPCB有关的EE开源贡献代码。-源码

  2. open_ee_deeppcb 该存储库包含与涉及计算机视觉(检测和分类)的DeepPCB有关的EE开源贡献代码。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:1024
    • 提供者:weixin_42110038
  1. 计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理

  2. 本文来自于专知,本文使用最流行的Python语言为工具,对图像处理技术的具体操作进行详细讲述,旨在让零基础的读者也可以轻松上手!【导读】在当今互联网飞速发展的社会中,数量庞大的图像和视频充斥着我们的生活,让我们需要对图片进行检索、分类等操作时,利用人工手段显然是不现实的,于是,计算机视觉相关技术便应运而生,并且得到了快速的发展。Python中有好多工具包应用于图像处理当中,这一节作为入门章节,首先来介绍Python中最基本的几个工具包,也希望读者可以在之后自行练习。PIL(PythonImagi
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:378880
    • 提供者:weixin_38508126
  1. 计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理

  2. 本文来自于专知,大家介绍Matplotlib的使用,包括绘图,绘制点和线,以及图像的轮廓和直方图,代码简洁,通俗易懂,旨在让零基础的读者也可以轻松上手!【导读】在当今互联网蓬勃发展的时代,图像处理技术也随着人们的需求不断进步,专知成员Hui计划推出一系列计算机视觉入门实战讲解,参照JanErikSolem编写的《Python计算机视觉编程》这本书,以时下最流行的Python语言为工具,对图像处理技术的具体操作进行详细讲述,上一次的内容中已经为大家介绍了PILpython图像处理类库的使用,包括读
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:479232
    • 提供者:weixin_38698367
  1. vlfeat:计算机视觉算法的开放库-源码

  2. VLFeat-视觉实验室功能库 版本0.9.21 VLFeat开源库实现了流行的计算机视觉算法,这些算法专门用于图像理解以及局部特征提取和匹配。 算法包括费舍尔向量,VLAD,SIFT,MSER,k均值,分层k均值,聚集信息瓶颈,SLIC超像素,快速移位超像素,大规模SVM训练等。 它是用C编写的,以提高效率和兼容性,并在MATLAB中提供了易于使用的接口,并在全文中提供了详细的文档。 它支持Windows,Mac OS X和Linux。 VLFeat是根据BSD许可证发行的(请参阅COPY
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-28
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42102220
  1. 计算机视觉:此存储库包含计算机视觉代码-源码

  2. 计算机视觉 该存储库包含计算机视觉代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-27
    • 文件大小:198656
    • 提供者:weixin_42171208
  1. asynch-cv:用于异步基于事件的计算机视觉应用程序的Python库-源码

  2. 异步简历 用于异步基于事件的计算机视觉应用程序的Python3库。 要安装需求,请运行pip3 install -r requirements.txt 。 请注意,为了读取Metavision .RAW或.DAT文件或连接到Prophesee摄像机,必须单独安装Metavision Designer。 要运行,只需从命令行运行python3 async_cv即可。 或执行一个test_*.py脚本来观看演示。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:123731968
    • 提供者:weixin_42166105
  1. cvml:材料科学家的计算机视觉和机器学习-源码

  2. cvml 这个软件库包含了所有的课程“计算机视觉和机器学习的材料科学家”在中心DES MATERIAUX国立巴黎高等矿业学校22-26年2月举行的教程资料,2021年一个同伴网页可在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42164534
  1. COVID-19_Detection:如果使用图像处理技术,计算机视觉和机器学习方法从胸部X光片中检测COVID-19和相关疾病的相关作品,则此存储库包括-源码

  2. COVID-19_检测 该资料库包括与使用影像处理技术,计算机视觉和机器学习方法从胸部X光片中检测COVID-19和相关疾病有关的作品。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:weixin_42123456
  1. torchcv:基于PyTorch的计算机视觉深度学习框架-源码

  2. TorchCV:基于PyTorch的计算机视觉深度学习框架 misc{you2019torchcv, author = {Ansheng You and Xiangtai Li and Zhen Zhu and Yunhai Tong}, title = {TorchCV: A PyTorch-Based Framework for Deep Learning in Computer Vision}, howpublished = {\url{https://github
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:26214400
    • 提供者:weixin_42134769
  1. ICL-CVPR-工作区:这是20-21计算机视觉和模式识别课程工作的工作区-源码

  2. ICL-CVPR-工作区 !!! 除非您确定要删除整个文件夹,否则请不要删除文件夹中的最后一个文件!!! 这是伦敦帝国理工学院20-21计算机视觉和模式识别课程的工作空间。 底页模板: 欢迎任何受邀的协作者克隆此存储库。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-19
    • 文件大小:288768
    • 提供者:weixin_42101056
  1. computer_vision:计算机视觉存储库-供个人学习-源码

  2. 计算机视觉 计算机视觉存储库-供个人学习
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:23068672
    • 提供者:weixin_42131728
  1. The_ML_Workflow:针对深度学习,计算机视觉应用程序的一站式仓库-源码

  2. 欢迎来到The_ML_Workflow 目标:在保持代码可解释性的同时,构建出色的深度学习,计算机视觉应用/教程。 面部应用 :使用Haarcascades,面部检测库,dlib。 :使用PCA / LDA进行降维算法的特征,然后在顶部使用分类器对人脸进行分类。 :一种更现代方式,即使用深度学习库处理人脸,称为人脸检测库。 :只需使用Haarcascades将.py文件运行到包含图像的文件夹中,即可从文件夹中提取脸部。 图像处理 Kaggle解决方案
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_42123456
  1. GCV2021_演讲:Skoltech几何计算机视觉v.2021.1-源码

  2. Skoltech几何计算机视觉v.2021.1(GCV 2021.1)的演讲资料库。 下面提供的链接指向此资源库外部的外部资源,在您访问它们时可能不起作用。 或者,您可以简单地克隆存储库并在此处访问文件。 星期 话题 YouTube录制 滑梯 讲义 1a 课程介绍 1b 几何处理管道 1c 视觉和图形中的3D表示 2 用于3D数据采集的硬件系统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:34603008
    • 提供者:weixin_42099070
  1. pytorch-utils:实现了几层,可以为与计算机视觉相关的任务提供良好的性能-源码

  2. 深度学习的实用程序层应用于计算机视觉-PyTorch 该GitHub旨在提供最近提出的可用于计算机视觉的深度学习层的实现。 该存储库的目标是提供尚未添加到PyTorch主版本中的图层。 特征 层数 挤压和激发层[1] 可以与批处理规范化一起使用或替代其的规范化层用法: from pytorch - utils . layers import SEBlock from pytorch - utils . activations import Mish model = nn . Sequenti
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:6144
    • 提供者:weixin_42128315
  1. Learning_OpenCV3:Adrian Kaehler,Gary Bradski的Learning OpenCV 3中的C ++计算机视觉练习-源码

  2. 学习OpenCV 3 作者:阿德里安·凯勒(Adrian Kaehler),加里·布拉德斯基 通过本实用指南,可以开始Swift发展的计算机视觉领域。 本书由开放源代码OpenCV库的创建者Adrian Kaehler和Gary Bradski撰写,为开发人员,学者,机器人手和业余爱好者提供了详尽的介绍。 您将学习构建使计算机能够“查看”并基于该数据做出决策的应用程序所需的内容。 OpenCV具有500多个功能,涵盖了视觉的许多领域,可用于商业应用,例如安全性,医学成像,模式和面部识别,机
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:39936
    • 提供者:weixin_42108948
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