depth

使用python批量修改XML文件中图像的depth值

最近刚刚接触深度学习,并尝试学习制作数据集,制作过程中发现了一个问题,现在跟大家分享一下。问题是这样的,在制作voc数据集时,我采集的是灰度图像,并已经用labelimg生成了每张图像对应的XML文件。训练时发现好多目标检测模型使用的训练集是彩色图像,因此特征提取网络的输入是m×m×3的维度的图像。所以我就想着把我采集的灰度图像的深度也改成3吧。批量修改了图像的深度后,发现XML中的depth也要... »

Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积的

rate: 这个参数的详细解释见tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积?out_img = tf.nn.depthwise_conv2d现在我们可以形象的解释一下depthwise_conv2d卷积了。看普通的卷积,我们对卷积核每一个out_channel的两个通道分别和输入的两个通道做卷积相加,得到feature map的一个channel,而depthwise_conv2d卷积... »

unity渲染层级关系小结

设置好sorting layer的相互关系之后,就可以给任何一个继承于Renderer类,或者有renderer的子类作为field的对象设置sorting layer了。注意这些sorting layer的遮挡关系是在同一个camera的层级下的。不同camera下的renderer渲染顺序以camera的depth为准。有的component的sorting layer可以直接在unity e... »

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数字音频处理中的SampleRate和Bitdepth选择

为什么会有SampleRate和Bit depthSampleRate就是采样率Bit depth就是位深度不管在什么应用场合,只要是关于数字音频的这两个参数必然跑不了,网上的问答多为如何设置这两个参数,在何种使用场景使用哪种采样率和位深度最好,但对做数据处理的必须知道这两个值怎么设定,才能在特殊场合提高处理速度牺牲精度或是提高精度牺牲处理速度。Bit depth这个位深度与计算机中的位是一个东西... »

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UnOS: Unified Unsupervised Optical-flow and Stereo-depth Estimation by Watching Videos论文解读

它是由来自视频中的连续的图像对,再由UNOS中的三个平行的网络来分别估计出深度图、相机自我运动和光流。UNOS将会从Motion Net 、Stereo Net和Flow Net中估计出深度图Dt、相机的自我运动Tt_s和光流Ft_s。 »

linux查看目录大小 linux统计目录大小并排序 查看目录下所有一级子目录文件夹大小 du -h –max-depth=1 |grep []

常用命令 du -h --max-depth=1 |grep [TG] |sort   #查找上G和T的目录并排序 du -sh    #统计当前目录的大小,以直观方式展现 du -h --max-depth=1 |grep 'G' |sort   #查看上G目录并排序 du -sh --max-depth=1  #查看当前目录下所有一级子目录文件夹大小 du -h --max-depth=1 |... »

nginx双向认证配置proxy_ssl_verify_depth详解

因此,在实际使用的时候,需要注意一下两点:CA 文件中必须同时存在 中级 CA 和 根 CA,必须构成完整证书链,不能少任何一个;默认的验证深度 SslVerifyDepth ssl_verify_depth 是 1,也就是说只要是中级 CA 签发的客户端证书一律无法通过认证,需要增大该值。 »

bootcssmenu

wordpress进阶教程(三十九):wordpress输出bootstrap的菜单结构

现在自适应网页(即常说的响应式设计,一个网页在PC\平板\手机上显示不同的布局)用的越来越多,然而,对于大多数人来说,写一个自适应的网页并非易事,于是有了bootstrap。 Bootstrap是twitter的工程师利用业余时间制作推出的一个开源的用于前端开发的工具包,即里面已经写好了css js,你只需要引入它的js和css,然后根据要求,给网页的div添加相应的class属性,即可制作一个响... »

sqlserver另类非递归的无限级分类(存储过程版)

下面是我统计的几种方案: 第一种方案(递归式): 简单的表结构为: CategoryID int, CategoryName nvarchar, ParentID int, Depth int 这样根据ParentID一级级的运用递归找他的上级目录。为了查找方便,我有时都在新闻表里加上CategoryID和CategoryPath 而我今天要说的算法其实是第二种方案的改进版,一般做分类都是使用一个... »

wordpress回复评论文字的修改方法

  WordPress主题教程之修改wordpress回复评论文字方法,首选需要建立个自定义的评论模板,然后通过调用此评论函数来实现自定义,通过以下代码可以实现修改回复文字: <?php $defaults = array('add_below' => 'comment', 'respond_id' => 'respond', 'reply_text' => __('Rep... »

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C#正则表达式的递归匹配分析

在C#程序设计中经常会遇到这样的需求,要求匹配出成对的小括号里的内容,但是一般正则表达式中的 ?R 的语法似乎在C#中不被支持, 经过一番查找与测试,终于找到以下一段描述 /(  应该是 \( 不是用 /转义而是用 \来转义 匹配嵌套的构造 微软公司已经包含了一个有趣的创新来匹配稳定的构造(历史上,这是正则表达式所做不到的)。这并不容易掌握 — 尽管这节较短,但是注意,它非常的... »

基于C++实现kinect+opencv 获取深度及彩色数据

开发环境 vs2010+OPENCV2.4.10 首先,下载最新的Kinect 2 SDK  http://www.microsoft.com/en-us/kinectforwindows/develop/downloads-docs.aspx 下载之后不要插入Kinect,最好也不用插入除了键盘鼠标以外的其它USB设备,然后安装SDK,安装完成之后插入Kinect,会有安装新设备的提示... »

c# in depth的泛型实现实例代码

1.默认值表达式如果已经明确了要处理的类型,也就知道了它的“默认”值。不知道要引用的类型,就不能直接指定默认值。不能使用null,因为它可能不是一个引用类型,不能使用0,因为它可能不是数值类型。虽然很少需要用到默认值,但它偶尔还是有用的。Dictionary<TKey,TValue>就是一个好的例子,它有个TryValue方法,它的作用有点儿像对数值类型进行处理的TryParse方法:... »

python 随机森林算法及其优化详解

前言 优化随机森林算法,正确率提高1%~5%(已经有90%+的正确率,再调高会导致过拟合) 论文当然是参考的,毕竟出现早的算法都被人研究烂了,什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具(说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh) 优化思路 1. 计算传统模型准确率 2. 计算设定树木颗数时最佳树深度,以最佳深度重新生成随机森林 3. 计算新生成森林中每棵树的AUC,选取... »

详解关于element级联选择器数据回显问题

element级联选择器数据回显问题 对于前端小菜鸡来说,被这个问题也是困扰了好久。也是百度的方法。 表单部分代码: <el-form-item label="部门名称:" prop="deptId"> <el-cascader placeholder="请选择部门" :props="depShowType" :options="deptData" filterable chan... »

PowerShell实现统计函数嵌套深度

当你调用某个函数时,PowerShell会增加一次嵌套层次。当一个函数调用了另一个函数,或着脚本,也会增加嵌套层次。今天分享一个函数,它能告诉你的脚本嵌套的层次: function Test-NestLevel { $i = 1 $ok = $true do { try { $test = Get-Variable -Name Host -Scope $i } catch { $ok = $fal... »