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实战：基于深度学习的道路损坏检测

这些方法的最佳替代方案是智能探测器，它使用记录的图像或视频来检测损坏情况。除了道路INFR一个结构，道路破损检测器也将在自主驾驶汽车，以检测他们的方式有些坑洼或其他干扰，尽量避免他们有用。...即使在物体检测的情况下，从图像中提取物体的模式到特征图（基本上是一个比图像尺寸小的矩阵）卷积操作也被使用。...因此，为了使其简短，目标检测算法被分为各种类别，例如基于区域的算法（RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN）、两级检测器、一级检测器，其中基于区域的算法本身是两级检测器的一部分，但我们将在下面简要地解释它们...它使用这些 ROI 对标签进行分类并使用两种不同的模型预测对象位置。因此这些模型被称为两级检测器。 RCNN 有一些限制，为了克服这些限制，他们提出了 Fast RCNN。...在这些地图上使用选择性搜索来生成预测。将 RCNN 中使用的所有三个模型组合在一起。 但是 Fast RCNN 仍然使用缓慢的选择性搜索，因此计算时间仍然很长。

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SVN服务器创建及使用–以文档文件的管理示例

viewnews-5 http://www.cnblogs.com/chinafine/articles/1825892.html 软件环境：win7系统 我以前管理文档文件都是复制...目前，绝大多数开源软件都使用svn作为代码版本管理软件。 运行方式　　 svn服务器有2种运行方式：独立服务器和借助apache。2种方式各有利弊，用户自行选择。...要删除前面添加的服务，只需要运行”sc delete svnservice”，”svnservice”就是我们创建服务时使用的名字。...这样你的项目的url是： svn://IP（本地可为localhost）/repository1 使用 svnserve -d -r F:\svntest\repository2 启动。...这样你的项目的url是： svn://IP（本地客位localhost）/repository2 使用仓库浏览器查看导入的效果： 在桌面单击右键 输入URL： 看看我们仓库的样子吧，哈哈！

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终极指南：构建用于检测汽车损坏的Mask R-CNN模型（附Python演练）

想要学习更多的机器学习、深度学习知识 介绍 计算机视觉领域的应用继续令人惊叹着。从检测视频中的目标到计算人群中的人数，计算机视觉似乎没有无法克服的挑战。...这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型，可以检测汽车上的损坏区域（参见上面的图像示例）。...虽然在最新TensorFlow目标检测库也提供了构建Mask R-CNN的选项，但是在使用的过程很容易遇到报错：TensorFlow版本，object detection版本，Mask格式等都是报错的可能原因...注释数据 Mask R-CNN模型要求用户注释图像并识别损坏区域。我使用的注释工具是VGG Image Annotator - v 1.0.6。...请参阅以下示例结果： 至此，已经完成建立了一个Mask R-CNN模型来检测汽车上的损坏。 结束笔记 Mask-RCNN是目标检测模型的下一个发展方向，它面向更精确的检测。

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Python一次性合并大量Word文件并在每一个文件末尾添加分页符

现有多个Word文档文件，需将其按名称顺序合并为一个新的Word文件，且需保证每一次合并时，都另起一页（即新的Word文件一页中，不能出现两个及以上的原本单个Word文件的内容）。   ...一般的，实现多个Word文件的合并，在Word中可以通过“插入”→“文本”→“对象”的方式进行，较为方便。   在弹出的窗口中选择需要合并的Word文件即可。   ...因此，本文就结合Python中python-docx（docx）模块与docxcompose模块，实现本文开头提及的需求。   首先安装python-docx模块。...在弹出的界面中输入： conda install -c conda-forge python-docx   输入y，开始安装。   随后即可安装完成。   ...其实这个模板就是限定了合并完成后的新Word文件的字体等格式，如果我们不设置模板，就会用docx模块中的默认模板，导致合并后的文件字体与合并前的文件字体不一致（内容是一致的，主要是字体等格式会出问题）。

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使用 HLS 的 FPGA 的边缘检测

使用 HLS 的 FPGA 的边缘检测 利用 HLS 功能创建图像处理解决方案，在FPGA中实现边缘检测 (Sobel)。...在本项目中，我们将研究如何使用 HLS 构建 Sobel 边缘检测 IP 核，然后将其包含在我们选择的 Xilinx FPGA 中。...理论 在我们进入应用程序编写之前，应该先简单介绍一下 Sobel 算法的工作原理。Sobel 算法根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。...对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。 Sobel 边缘检测的工作原理是检测图像在水平和垂直方向上的梯度变化。...HLS::AddWeighted - 允许使用来自垂直和水平 Sobel 算子的结果来执行结果幅度计算。上面这些不是我们将使用的所有 HLS 函数，我们还需要使用其他函数。

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Python | Python-word文档标题格式判断

在日常生活里，不管是办公、学习还是制作邀请函、请柬、简历等等，我们都会使用一个软件Microsoft Office Word，Office Word是微软公司的一个收费文字处理应用程序，是最流行的文字处理程序之一...，它功能强大，简学易懂，但同时也有一个缺点，当一个Word文档储存的内容特别庞大的时候，使用者想要批量判断自己所写的内容是否统一，格式是否正确，是非常困难，需要使用特别多的步骤，非常繁琐，但是今天python...python-docx库的下载(Windows):pip install python-docx python-docx模块是处理word的利器，希望通过调用模块生成预定格式的文件，word本身自带的模板使用不太方便...样例的建立 ? 检测的结果 ?...，做到流水线式的检测判断。

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使用纹理对比度检测检测AI生成的图像

在本篇文章中我们将介绍如何开发一个深度学习模型来检测人工智能生成的图像 大多数用于检测人工智能生成图像的深度学习方法取决于生成图像的方法，或者取决于图像的性质/语义，其中模型只能检测人工智能生成的人、脸...我们将解释这篇论文，以及它是如何解决许多其他检测人工智能生成图像的方法所面临的问题的。 泛化性问题 当我们训练一个模型(如ResNet-50)来检测人工智能生成的图像时，模型会从图像的语义中学习。...如果训练一个通过使用真实图像和人工智能生成的不同汽车图像来检测人工智能生成的汽车图像的模型，那么目前的模型只能从该数据中获得有关汽车的信息，而对于其他的物体就无法进行判别 虽然可以在各种对象的数据上进行训练...这两张图像使用肉眼观看也是很难查看他们的去别的对吧 论文首先使用Smash&Reconstruction 过程: 在每个图像上应用30个高通滤波器后，它们之间的对比度: 从这些结果中我们可以看到，人工智能生成的图像与真实图像的对比度相比...这里的过滤器是使用卷积方法应用于图像的矩阵值，所使用的滤波器是高通滤波器，它只允许图像的高频特征通过它。高频特征通常包括边缘、精细细节和强度或颜色的快速变化。

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检测iOS项目中未使用的方法检测iOS项目中未使用的方法

工具地址 https://github.com/nst/objc_cover 此脚本方法只能检测 OC 可能未使用的方法，不适用其他场景 开始检测 ? 输出 ?...所有的未使用方法都会被列出，包含pod三方库中的方法； 原理 原理利用 Mach-O 文件的结构和展示内容: __TEXT:__objc_methname: 中包含了代码中的所有方法; __DATA...__objc_selrefs:中则包含了所有被使用的方法的引用，通过取两个集合的差集就可以得到所有未被使用的代码. ?...+\s(.+)\])") 2、检查Swift项目中未使用的方法、属性、类 工具地址 https://github.com/zColdWater/swift-scripts 此脚本方法只能检测 swift...可能未使用的方法、属性、类 开始检测 1. cd 2.

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使用树莓派实现的口罩检测

基于树莓派3B+ 官方摄像头 两个指示灯 以及基于目标检测SSD算法实现的树莓派口罩检测 项目演示： 链接 口罩检测项目地址 使用的口罩检测 项目是AIZOO团队实现的 使用的是目标检测常用的SSD...下面重点讲在树莓派上的配置以及使用 树莓派配置 参考链接有很多基础配置 对树莓派进行换源 进行网络配置等等 1.配置环境 使用python版本是 python3 （我使用的是python3.5）...我用的是一个13 一个是15 更改代码、完善代码 现在环境配置好了 可以调用摄像头 可以控制GPIO了 只需要： 根据上面的口罩检测的项目放到树莓派上 改动代码增加GPIO的部分 改动输入参数部分...根据运行情况更改检测帧率 我改好的代码（pi_cam.py）会放到下面。...判断情况） 项目演示： 链接 else 根据上面的教程大家可以自己写打开树莓派摄像头检测并控制灯，也可以看我写好的。

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使用Python检测贝叶斯网络的因果关系检测

本文将总结有关贝叶斯概率（Bayesian probabilistic）因果模型（causal models）的概念，然后提供一个Python实践教程，演示如何使用贝叶斯结构学习来检测因果关系。1....检测到的 DAG 由四个通过边连接的节点组成，每条边表示一种因果关系。 湿草的状态取决于两个节点，即雨水和洒水器； 雨水的状态由多云的状态决定；‍ ‍而洒水器的状态也由多云的状态决定。...parameter) model_cl = bn.structure_learning.fit(df, methodtype='cl', root_node='Wet_Grass') 尽管洒水器数据集的检测到的...我继续使用洒水器数据集来学习其参数，并检测条件概率表（CPTs）。 要学习参数，我们需要一个有向无环图（DAG）和一个具有完全相同变量的数据集。 思路是将数据集与 DAG 连接起来。...如果有更多的节点，就需要使用具有评分函数和搜索算法的替代方法。尽管如此，要处理具有数百甚至数千个变量的问题，需要使用基于树或基于约束的方法，并使用变量的黑名单/白名单。

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使用EXCAVATOR2检测WES的CNV

exon上的序列，off-target表示的是位于基因间区或者内含子区的序列，同样采用了滑动窗口的方式来统计每个区域的测序深度，只不过稍作变化，全称如下 mean windows read count...单个外显子直接作为一个窗口，而非外显子区域则采用了一个固定长度的窗口，分开统计不同区域的测序深度，并进行校正，校正的时候考虑了GC含量，不同区域的mappability, 外显子的大小等因素。...文件和fasta文件的路径，内容示意如下 /data/ucsc.hg19.bw /data/hg19.fasta 空格分隔的两列，第一列为bw文件的路径，该文件是软件自带的，位于软件的安装目录，用于计算基因组不同区域的...第二个参数为捕获区域的bed文件，第三个参数为输出结果的前缀，第四个参数为窗口的固定长度，第五个参数指定基因组的版本。...--processors指定并行的线程数，--target参数指定第一步生成的target的名称，--assembly指定参考基因组的版本。 3.

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使用ArcGIS Python检测洪水影响的区域

首先，会在 ArcGIS Pro 中使用notebook，一步步实现洪水检测的目的。然后，会将代码转换为脚本工具，给其他没有编程基础的人使用。...本课程使用的影像是来自欧盟哥白尼地球观测计划中哨兵卫星计划的处理后的影像，分为洪水前和洪水后。 本示例使用以下数据，点击 Sentinel_2_Clipped.zip进行下载。...SWIR波段可以穿透云层，因此SWI可以在云层下检测水。 SWI 依赖于 Red Edge 1 和 SWIR2 频段。...直方图阈值化在GIS中广泛应用于图像分割、特征提取、目标检测等领域。它是一种简单而有效的技术，可以帮助提取感兴趣的图像区域，并进行后续的分析和处理。 通常临界点是很主观的，不过也有相对科学的方法。...本教程最初由Esri的学习团队开发。你可以在这个位置找到官方维护的版本：使用Python进行影像分类以检测洪水。

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使用 Set 检测 JavaScript 对象值的变化

let nums = [4, 4, 4, 4, 2, 2, 2, 3, 3, 3];let distinctNums = new Set(nums);// Set(3) {4,2,3}// 使用展开运算符将集合转换为数组...当使用该数组初始化一个新的集合时，它返回了包含7个不同值的集合。就是这样工作的。您可以在MDN上阅读更多有关集合的信息。...let user = { name: "Ygritte Snow", married: true, home: "Winterfell" };但是我们的JavaScript如何检测到对象文字的值已更改呢...这是我们将要做的：将Ygritte结婚前和结婚后的对象值转换为可迭代的内容，即2个数组，使用Object.values()方法。使用展开运算符合并这两个数组。...然后我们使用Set的size属性比较了结婚前集合（结婚前对象的值）和合并集合（结婚前和结婚后对象的值）。通常我们将对象文字的值转换为数组，然后将数组转换为集合。

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【目标检测】MMDetection的安装与基础使用

前言 MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源工具包，统一标准化了很多前沿模型，为研究者复现代码提供了便利。...，整体架构如下图所示[1]： MMDetection的底层是使用PyTorch进行编写，再上一层是MMCV，这个工具包提供了一些通用工具类和训练，检测工具。...model.to(device) # Convert the model into evaluation mode model.eval() print(model) 模型训练 第三个示例关于模型训练，使用的是...cfg.data.workers_per_gpu = 0 RuntimeError 将np.long改成np.int64 运行完之后，导入之前的模型进行检测，相关代码和第二个示例类似，检测效果...扩展学习 MMDetection的使用体验下来难度不高，后续将探索更多示例进行学习。 这里看到一篇讲解比较细致的教程，对于MMCV机理作了比较详细的解析。

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使用Python中的ImageAI进行对象检测

对象检测的两个主要目标包括： 识别图像中存在的所有对象 筛选出关注的对象 在本文中，您将看到如何在Python中执行对象检测。 用于对象检测的深度学习 深度学习技术已被证明可解决各种物体检测问题。...我们将了解ImageAI的确切含义以及如何使用它执行对象检测。...使用ImageAI执行对象检测 现在，让我们看看如何实际使用ImageAI库。我将逐步解释如何使用ImageAI构建第一个对象检测模型。 第1步 我们的第一个任务是创建必要的文件夹。...detector.loadModel() 步骤9 要检测图像中的对象，我们需要detectObjectsFromImage使用detector在上一节中创建的对象来调用函数。...结论 对象检测是最常见的计算机视觉任务之一。本文通过示例说明如何使用ImageAI库在Python中执行对象检测。

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Python办公自动化之Word文档自动化：全网最全，看这一篇就够了！

升级pip（便于安装最新库） python -m pip install -U pip setuptools python-docx（我们大部分操作都是使用此库） 安装方法： pip install...python-docx 使用方法： from docx import Document from docx.shared import Inches 官方文档： https://python-docx.readthedocs.io...'使用函数生成的文档.docx' GenerateNewWord(newname) 效果如下： Python-docx 编辑已存在文档 我们很多时候需要在已存在的word文档上添加自己的内容...def funOpenNewFile(): word = Dispatch('Word.Application') # 或者使用下面的方法，使用启动独立的进程： # word...文件 def funOpenExistFile(): word = Dispatch('Word.Application') # 或者使用下面的方法，使用启动独立的进程： # word

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