深度纹理

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深度纹理

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评级：0 浏览量：194 收藏量：1 资源大小：3KB 上传时间：2023-03-15

: optimal-textures:基于埃里克·里瑟（Eric Risser）论文的最佳深度纹理生成和样式转移最佳纹理在提出的纹理生成算法的一种实现。例子纹理生成 python run.py scale.jpg decoder_states/scale/ -n 5 风格转移 python run.py scale.jpg -c university.jpg decoder_states/scale/ -n 5 用法为了使用预...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：1.47MB 上传时间：2021-05-23

: Face-Spoofing-Detection:深度纹理特征提取及基于局部二值模式的卷积神经网络的实现面部欺骗检测深度纹理特征提取及基于局部二值模式的卷积神经网络的实现
评级：0 浏览量：135 收藏量：1 资源大小：4KB 上传时间：2021-05-13

: Unity3D基于深度和法线纹理的边缘检测方法本资源基于深度和法线纹理实现了边缘检测特效，详见博客→https://zhyan8.blog.csdn.net/article/details/131341229
评级：0 浏览量：206 收藏量：0 资源大小：267.98MB 上传时间：2023-06-22

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评级：0 浏览量：133 收藏量：0 资源大小：2.7MB 上传时间：2020-05-11

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评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：583.36MB 上传时间：2024-01-10

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: 结合纹理特征和深度学习的行人检测算法针对行人检测算法中存在特征鲁棒性差及分类器拟合非线性数据能力弱等问题,提出一种基于纹理特征和深度学习分类算法的行人检测方法.提出一种改进的GSRLBP纹理特征提取算法,提取行人图像的局部纹理特征,通过获取像素点...
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: 纹理辅助深度框插值纹理辅助深度框插值
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: 深度学习图像分类数据集：汽车轮胎纹理裂缝图像分类数据集（2分类）数据集包含轮胎纹理裂缝图像分类数据集（2分类），数据按照文件夹储存，不需要处理可直接用作深度学习训练数据。数据分为以下2种轮胎纹理图像：有裂缝、正常纹理轮胎数据集总大小：717MB 下载解压后的图像目录：...
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：708.08MB 上传时间：2024-01-25

: 深度学习bev感知算法概述图像数据通常包含丰富的纹理信息，成本较低，而点云数据则提供了精确的3D空间信息，尽管其特点是稀疏和无序。根据输入数据的不同，BEV感知算法可以分为基于点云的方法（如Point-based和Voxel-based）以及融合多种...
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: 纹理计算面积提取问题特征对目标区域提取
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: 基于纹理分析和深度学习的肝纤维化研究进展.pdf 基于纹理分析和深度学习的肝纤维化研究进展.pdf
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: 基于深度神经网络的图像处理_纹理深化_清晰度提升通过应用深度神经网络和对抗网络（生成对抗网络），从低分辨率图像中恢复或恢复高分辨率图像。其主要目标是通过对低分辨率图像进行放大来重建超分辨率图像或高分辨率图像，从而使重建后的超分辨率图像中的纹理细节...
评级：0 浏览量：109 收藏量：0 资源大小：11KB 上传时间：2022-05-19

: 深度学习高精度图像修复源代码基于纹理的修复算法中具有代表性的有 Criminisi 等提出的基于 patch 的纹理合成算法.这两种传统的修复算法可以修复小块区域的破损, 但是在破损区域越来越大时, 修复效果则直线下降, 并且修复结果存在图像模糊、结构...
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: 基于深度学习的5种树皮纹理图像识别研究.pdf 基于深度学习的5种树皮纹理图像识别研究.pdf
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: 人工智能深度学习神经网络深度神经网络（DNN）通过多层非线性变换自动生成特征，如卷积神经网络（CNN）在图像处理中能自动提取边缘、纹理、形状等特征，循环神经网络（RNN）在文本处理中捕捉序列信息。此外，深度学习还包括生成对抗网络...
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: 基于深度学习的数字图像处理pptx.pptx 图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单地说就是在一副图像中，把目标从...
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: 带有纹理图像指导的深度图传播带有纹理图像指导的深度图传播
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: 基于时空纹理图象能量分析的运动和深度估计 (1995年) 在此基础上，着重讨论了在已知运动的情况下，由时空运动纹理的频谱分布来定性估计深度的算法，并给出实验结果和分析。对于一般的运动，作者提出了采用图象注视变换和时域重采样的方法，使复杂的三维时空图象的分析...
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: texture:纹理合成不需要像最近的深度学习方法那样进行任何训练或大型神经网络（请参阅使用卷积神经网络进行图像样式转换，CVPR 2016，以及后续内容）作品），更适合样式转移或其他高级应用。建造转到构建文件夹，然后 cmake ..cmake ...
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: Liquid-Crystals-DL:使用深度学习对液晶纹理进行分类液晶液体MPhys最后一年的项目，使用卷积神经网络对液晶纹理进行分类。请参阅报告部分以获取项目记录和详细信息。
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: 基于体积和纹理特征的深度像匹配 (2012年) 提出一种深度像精匹配方法，利用深度像重叠区域的空间体积和纹理特征，定义深度像匹配的误差测度函数，构造三角网格近似物体表面．通过寻找不同坐标系下深度像之间的精确空间坐标变换关系，实现深度像的精匹配．实验...
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