摘要：
错误： RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [3, 32, 1, 1 阅读全文
posted @ 2021-03-05 09:55
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摘要：
Defect-GAN: High-Fidelity Defect Synthesis for Automated Defect Inspection~WACV2021 单位： 一、下载 paper: https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/pap 阅读全文
posted @ 2021-03-04 14:42
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摘要：
1、<Inductive Guided Filter: Real-time Deep Image Matting with Weakly Annotated Masks on Mobile Devices> CVPR2019 下载地址：https://arxiv.org/pdf/1905.06747 阅读全文
posted @ 2021-02-22 15:55
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摘要：
def mutil_max_loss_two(self,R_loss,O_loss): if R_loss>O_loss: O_loss=R_loss return O_loss def mutil_max_loss_three(self,M_loss,glass_loss,O_loss): if 阅读全文
posted @ 2021-02-22 09:46
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摘要：
new_mask_image = torch.zeros([inst_map.shape[0],inst_map.shape[1],inst_map.shape[2],inst_map.shape[3]], dtype=torch.float32,device=inst_map.device) fo 阅读全文
posted @ 2021-02-22 09:43
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摘要：
def tensor2im(image_tensor, imtype=np.uint8, normalize=True): image_numpy = image_tensor.cpu().float().detach().numpy() if normalize: image_numpy = (i 阅读全文
posted @ 2021-02-22 09:39
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摘要：
def tensor2im(image_tensor, imtype=np.uint8, normalize=True): image_numpy = image_tensor.cpu().float().detach().numpy() if normalize: image_numpy = (i 阅读全文
posted @ 2021-02-22 09:36
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摘要：
采用GAN结构: 1、<A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples> 思路： 训练目的：abnormal输入经过GAN结构恢复得到normal输出。 测试阶段：abnormal输入和normal输出计算LBP值，比较得到瑕疵 阅读全文
posted @ 2021-02-19 14:43
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摘要：
采用Auto-encoder结构: 仅仅基于normal图像做训练。 思路重述： 训练目的：normal图像和abnormal经过Auto-encoder结构后均可以得到normal图像。 测试阶段：normal输入和normal输出的相似性较大，abnormal输入和normal输出的相似性较小。 阅读全文
posted @ 2021-02-19 13:59
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摘要：
glass_img = cv2.imread(glass_dir + glass_img_name) test_img = cv2.imread(test_dir + test_img_name) all_w = max(test_img.shape[1], glass_img.shape[1])* 阅读全文
posted @ 2021-01-15 16:31
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