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XiaoNiuFeiTian
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2020年5月27日
基于Python的arcgis二次开发和ENVI二次开发
摘要: https://www.cnblogs.com/jhlong/p/5394530.html https://search.bilibili.com/all?keyword=arcgis%20python
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posted @ 2020-05-27 21:29 XiaoNiuFeiTian
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2020年5月25日
Tensorflow 2.0之TF-slim
摘要: TensorFlow-Slim image classification model library TF-slim is a new lightweight high-level API of TensorFlow (tensorflow.contrib.slim) for defining, t
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posted @ 2020-05-25 20:34 XiaoNiuFeiTian
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2020年5月22日
PaddlePaddle与Tensorflow与EasyDL的区别与联系
摘要: PaddlePaddle是百度主推的开源机器学习平台。它是Parallel Asynchronous Distributed Deep Learning的简称,从名字上也能看出来它的良苦用心,在于多机并行GPU加速。主要用于产品的实施落地。它从一开始就针对的是工业界的痛点,用来快速的解决问题。 而T
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posted @ 2020-05-22 15:32 XiaoNiuFeiTian
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2020年5月12日
OpenCV VS2015提示未能找到符号“Mat”的定义。
摘要: VS2015虽然不好用,但是在Windows中依然是C++编译器的首选。 之所以没有找到Mat的定义,可能是(1)include配置的问题;(2)没有在.cpp中导入;(3)编译器vs2015的问题。 试试opencv3.0
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posted @ 2020-05-12 18:26 XiaoNiuFeiTian
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2020年4月29日
Python的三驾马车
摘要: Numpy & Scipy、Pandas、matplotlib 是 Python 最基本数据分析的三驾马车。 而 Jupyter notebook 则是分析的最基本交互式环境。只要涉及机器学习,深度学习,神经网络这些高大上的领域,是绝对避不开Python的。 Numpy: SciPy: Pandas
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posted @ 2020-04-29 01:38 XiaoNiuFeiTian
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2020年4月25日
EfficientDet:Scalable and Efficient Object Detection
摘要: 摘要: 模型效率在计算机视觉中的地位越来越重要。本文系统地研究了目标检测的神经网络体系结构设计选择,并提出了几种提高效率的关键优化方法。首先,我们提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN),该网络允许简单快速的多尺度特征融合;其次,我们提出了一种复合尺度方法,该方法可以同时均匀地对所有骨干网、特
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posted @ 2020-04-25 23:56 XiaoNiuFeiTian
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2020年3月24日
Tensorflow项目如何部署
摘要: 1.部署在服务器端:https://blog.csdn.net/qq_17190121/article/details/99696768 2.部署在移动端:https://blog.csdn.net/liugan528/article/details/80044455
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posted @ 2020-03-24 22:03 XiaoNiuFeiTian
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2020年2月26日
一般图像识别和字符识别的区别
摘要: 浅谈车牌识别中文字识别的技术原理:https://www.sohu.com/a/323146495_100170888 先进行分割,识别出有几个字符。图标。 OCR识别-字符和背景很小差别的字符识别:https://blog.csdn.net/ymj7150697/article/details/8
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posted @ 2020-02-26 20:26 XiaoNiuFeiTian
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2020年2月24日
CVPR2020 LIB研讨会Workshop
摘要: 又一国际顶会赛事开放报名!弱监督学习方向,提供了业内类别数目最多的弱监督数据集。图像语义分割、场景分析、目标定位三大任务邀你来战,提交基于飞桨的推理代码将获得额外现金激励。顶会论文能否如愿被收录,6000美金究竟花落谁家,让我们拭目以待!报名地址:https://lidchallenge.githu
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posted @ 2020-02-24 20:43 XiaoNiuFeiTian
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2020年2月18日
形状识别在地图综合中的应用研究
摘要: 在计算机出现后, 人们企图用计算机来实现人或动物所具备的形状识别能力时, 它的难度才逐步为人们所认识 " 在地球科学的地图学领域, 人们在进行地图综合时也无时不刻地进行着形状的识别 " 自从计算机技术应用于地图制图领域的第一天起, 地图自动综合就成为人们一直想要解决的问题, 直到今天, 仍没有找到一
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posted @ 2020-02-18 12:59 XiaoNiuFeiTian
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