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matlab中批量导入图像代码-lcnn:LCNN:端到端线框解析
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2021-05-20
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matlab中批量导入图像代码L-CNN —端到端线框解析 该存储库包含该论文的官方PyTorch实现: ,,。 ICCV 2019 。 介绍 是从概念上讲简单却有效的神经网络,用于从给定图像中检测线框。 它在很大程度上优于以前的最新线框和线检测器。 我们希望该存储库可以作为该领域未来研究的易于复制的基准。 主要结果 定性措施 神经网络 地面真相 在本文中可以找到更多随机抽样的结果。 量化措施 下表报告了上的几个线框和线检测器的性能指标。 上海科技(sAP 10 ) 上海科技(AP H ) 上海科技(F H ) 上海科技(mAP J ) / 52.0 61.0 / 24.4 69.5 77.2 23.3 5.1 67.8 72.6 40.9 神经网络 62.9 82.8 81.2 59.3 精确调用曲线 代码结构 下面是每个文件功能的快速概述。 # ########################## Data ########################### figs/ data/ # default folder for placing the data wireframe/
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lcnn-master.zip (40个子文件)
lcnn-master
figs
000452_LSD.png 416KB
000452_GT.png 456KB
000452_WF.png 421KB
PR-APH.svg 76KB
000452_AFM.png 424KB
000452_LCNN.png 456KB
PR-sAP10.svg 235KB
misc
gdrive-download.sh 285B
lsd.py 937B
draw-wireframe.py 4KB
plot-sAP.py 8KB
config
wireframe.yaml 1KB
train.py 5KB
lcnn
models
hourglass_pose.py 6KB
line_vectorizer.py 10KB
__init__.py 91B
multitask_learner.py 4KB
utils.py 2KB
metric.py 7KB
box.py 39KB
postprocess.py 2KB
datasets.py 4KB
__init__.py 79B
trainer.py 12KB
config.py 134B
demo.py 5KB
eval-APH.py 4KB
matlab
correspondPixels.mexmaci64 107KB
correspondPixels.mexw64 32KB
correspondPixels.mexa64 110KB
eval_release.m 3KB
LICENSE 1KB
dataset
york.py 6KB
wireframe.py 7KB
.gitignore 69B
eval-sAP.py 2KB
README.md 10KB
post.py 4KB
eval-mAPJ.py 5KB
process.py 4KB
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