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免费 - FWTools(处理地理信息系统数据工具包).rarfwtools大小:23MBGDAL工具包,用于查看大图片,卫星图片。 这是FWTools(处理地理信息系统数据工具包),帮你处理地理信息系统GIS数据和需要查看或转换各种栅格或矢量文件的用户的应用程序的集合。在命令行模式下或使用 FWTools Shell 控制台可以访问应用程序。GDAL工具包,用于查看大图片,卫星图片。 这是FWTools(处理地理信息系统数据工具包),帮你处理地理信息系统GIS数据和需要查看或转换各种栅格或矢量文件的用户的应用程序的集合。在命令行模式下或使用 FWTools Shell 控制台可以访问应用程序。
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免费 - google-vit-base-patch16-224.rar人工智能大小:923MB用于Vision Transformer的预训练模型,来源于huagging face。 Google ViT-Base-Patch16-224是一个基于Vision Transformer(ViT)的深度学习模型。该模型由Google的研究人员开发,用于图像分类和其他视觉任务。 在ViT模型中,图像被分割成一系列固定大小的块(或“patches”),然后这些块被线性嵌入到一个高维空间中。这些嵌入向量随后被输入到一个标准的Transformer架构中,该架构最初是为自然语言处理任务设计的,但已被成功应用于各种视觉任务。 Google ViT-Base-Patch16-224的具体参数如下: 模型大小:Base(基础版),这意味着它使用了一个相对较小的Transformer模型。 Patch大小:16x16,这意味着图像被分割成16x16像素的块。 输入图像大小:224x224,这是模型期望的输入图像大小(在预处理阶段,图像可能会被缩放到这个大小)。用于Vision Transformer的预训练模型,来源于huagging face。 Google ViT-Base-Patch16-224是一个基于Vision Transformer(ViT)的深度学习模型。该模型由Google的研究人员开发,用于图像分类和其他视觉任务。 在ViT模型中,图像被分割成一系列固定大小的块(或“patches”),然后这些块被线性嵌入到一个高维空间中。这些嵌入向量随后被输入到一个标准的Transformer架构中,该架构最初是为自然语言处理任务设计的,但已被成功应用于各种视觉任务。 Google ViT-Base-Patch16-224的具体参数如下: 模型大小:Base(基础版),这意味着它使用了一个相对较小的Transformer模型。 Patch大小:16x16,这意味着图像被分割成16x16像素的块。 输入图像大小:224x224,这是模型期望的输入图像大小(在预处理阶段,图像可能会被缩放到这个大小)。
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免费 - yolov8调用zed相机实现三维测距(版本一).net大小:1MByolov8调用zed相机实现三维测距(版本一),具体内容见博客https://blog.csdn.net/qq_45077760?type=blogyolov8调用zed相机实现三维测距(版本一),具体内容见博客https://blog.csdn.net/qq_45077760?type=blog
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免费 - Python+OpenCV 车牌识别【数字图像处理】课程设计毕业设计.rarpython大小:5MB近年来,汽车车牌识别(License Plate Recognition)已经越来越受到人们的重视。特别是在智能交通系统中,汽车牌照识别发挥了巨大的作用。汽车牌照的自动识别技术是把处理图像的方法与计算机的软件技术相连接在一起,以准确识别出车牌牌照的字符为目的,将识别出的数据传送至交通实时管理系统,以最终实现交通监管的功能。在车牌自动识别系统中,从汽车图像的获取到车牌字符处理是一个复杂的过程,主要分为四个阶段:图像获取、车牌定位、字符分割以及字符识别。 本代码库主要是使用python环境下的OpenCV来处理图像。近年来,汽车车牌识别(License Plate Recognition)已经越来越受到人们的重视。特别是在智能交通系统中,汽车牌照识别发挥了巨大的作用。汽车牌照的自动识别技术是把处理图像的方法与计算机的软件技术相连接在一起,以准确识别出车牌牌照的字符为目的,将识别出的数据传送至交通实时管理系统,以最终实现交通监管的功能。在车牌自动识别系统中,从汽车图像的获取到车牌字符处理是一个复杂的过程,主要分为四个阶段:图像获取、车牌定位、字符分割以及字符识别。 本代码库主要是使用python环境下的OpenCV来处理图像。
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