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度量学习 参考百度
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- MobileNetV3 pytorch 2019 github linklinkgithub
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inference embedded-ai.bench
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XNNPACK 手机浏览器端 github
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AoE 滴滴推断框架 link
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onnxruntime github
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TensorRT link
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常见框架介绍 link
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ncnn 腾讯 pc_win10_x64安装ncnn,并使用vulkan link
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一个非常高效易用的nvidia TensorRT封装,支持c++,python调用 github
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Msnhnet 2020
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Inception
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- U-Net-Interactive-Object-Selection github
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- 实时语义分割模型集合 [github](https://github.com/xiaoyufenfei/Real-Time-Semantic-Segmentation)
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- ReDO 通过对抗网络 2019 github
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- DeepLab 语义分割模型 v1、v2、v3、v3+ 概要(附 Pytorch 实现) link
- Lightweight-Segmentation github
- 研习U-Net link
- 用于语义分割的树形结构Kronecker卷积网络 pytorch 2019 github
- AutoDeeplab pytorch github
- DUpsampling github
- yolact 2019 pytorch link github
- FastFCN 2019 pytorch github
- Semantic Segmentation Suite图像分割开源工程 github
- awesome-semantic-segmentation github
- Context Encoding for Semantic Segmentation 2018_CVPR pytorch github 模型讲解link
- CCNet CVPR2018 pytorch github
- AUNet for Panoptic Segmentation
- multi-task-refinenet pytorch github
- BiSeNet pytorch github
- ESPNet 速度快,准确率有下降ECCV2018 link
- LightNet 轻量级 2018年 github
- UPSNet: A Unified Panoptic Segmentation Network 2019 github
- segmentation_models.pytorch github
- 用于高效序列建模的Seq-U-Net的官方实现 github
- Cellpose:细胞分割通用算法 github
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- openseg.pytorch github
- 图像标签的单阶段语义分割 github
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- 使用Keras实现深度学习中的一些语义分割模型和各种损失函数 github
- Non-local U-Nets for Biomedical Image Seg 2020 github link
- 图像分割涨点技巧!从39个Kaggle竞赛中总结出的分割Tips和Tricks link
- SOLQ:无需任何后处理的端到端实例分割 link
- 单张图片的无监督语义分割,理解算法,并改良原始代码(从30秒改到5秒)link
- SegSort: Segmentation by Discriminative Sorting of Segments github
- Zero-Shot Semantic Segmentation link github
- 医学图像分割优质开源代码 link
- nnUNet 医学分割 github
- 医学图像分割-Attention Unet link
- NAS-Unet:用于医学图像分割的神经体系结构搜索 github
- 基于深度学习的视网膜血管分割算法研究 link github
- DeepMask pytorch github
- Mask_RCNN_Pytorch github
- The First Place Solution of iMaterialist (Fashion) 2019 github
- Pixellib 是一个图像分割库,支持语义分割和实例分割 github
- PolarMask
- 使用Pytorch实现的各种对抗性生成网络GAN github
- Liquid Warping GAN:模仿人体运动,外观转移和新颖视图合成的统一框架 github
- PyTorch-GAN github
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- Generative Deep Learning 的中文翻译 code github
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- instagan link link
- stargan github
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- Fashion editing on Pytorch github
- CartoonGan-tensorflow 实景照片秒变新海诚风格漫画:清华大学提出CartoonGAN github
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- yangxy/GPEN (github.com)
- Latent to Latent: A Learned Mapper for Identity Preserving Editing of Multiple Face Attributes in StyleGAN-Generated Images (thecvf.com)
- Tengfei-Wang/HFGI: CVPR 2022 HFGI: High-Fidelity GAN Inversion for Image Attribute Editing (github.com)
- nv-tlabs/editGAN_release (github.com)
- GAN系列算法教程 – 奥比迪教育 (abilitygame.cn)
- UniBester/AGE: A implementation of Attribute Group Editing for Reliable Few-shot Image Generation (CVPR 2022) (github.com)
- [genforce/mganprior: CVPR 2020] Image Processing Using Multi-Code GAN Prior (github.com)
- [genforce/interfacegan: CVPR 2020] Interpreting the Latent Space of GANs for Semantic Face Editing (github.com)
- GenForce
- InterDigitalInc/latent-transformer: Official implementation for paper: A Latent Transformer for Disentangled Face Editing in Images and Videos. (github.com)
- (42条消息) 图像编辑系列之(2)基于StyleGAN(3)GAN逆映射(4)人脸 (5)语义生成 | ICCV2021生成对抗GAN梳理汇总..._机器学习与AI生成创作的博客-CSDN博客
- 不同方向的法向量计算方式Puzer/stylegan-encoder: StyleGAN Encoder - converts real images to latent space (github.com)
- 不同方向的法向量计算方式RameenAbdal/StyleFlow: StyleFlow: Attribute-conditioned Exploration of StyleGAN-generated Images using Conditional Continuous Normalizing Flows (ACM TOG 2021) (github.com)
- ZPdesu/II2S: Improved StyleGAN Embedding: Where are the Good Latents? (github.com)
- latent-transformer
- pixel2style2pixel
- GAN: stylegan2--->pixel2style2pixel---> interfacegan--->HFGI、latent-transformer---->GPEN和BeautifyBasedOnGAN
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人脸对齐代码
#-------------------------------------# # 人脸对齐 #-------------------------------------# def Alignment_1(img,landmark): if landmark.shape[0]==68: x = landmark[36,0] - landmark[45,0] y = landmark[36,1] - landmark[45,1] elif landmark.shape[0]==5: x = landmark[0,0] - landmark[1,0] y = landmark[0,1] - landmark[1,1] # 眼睛连线相对于水平线的倾斜角 if x==0: angle = 0 else: # 计算它的弧度制 angle = math.atan(y/x)*180/math.pi center = (img.shape[1]//2, img.shape[0]//2) RotationMatrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1) # 仿射函数 new_img = cv2.warpAffine(img,RotationMatrix,(img.shape[1],img.shape[0])) RotationMatrix = np.array(RotationMatrix) new_landmark = [] for i in range(landmark.shape[0]): pts = [] pts.append(RotationMatrix[0,0]*landmark[i,0]+RotationMatrix[0,1]*landmark[i,1]+RotationMatrix[0,2]) pts.append(RotationMatrix[1,0]*landmark[i,0]+RotationMatrix[1,1]*landmark[i,1]+RotationMatrix[1,2]) new_landmark.append(pts) new_landmark = np.array(new_landmark) return new_img, new_landmark ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「Bubbliiiing」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/111130326 为了构造这个矩阵,opencv提供了一个函数: M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) 此函数主要用于获得图像绕着某一点的旋转矩阵,这个函数需要三个参数,旋转中心,旋转角度,旋转后图像的缩放比例。返回一个2*3矩阵,主要用于cv2.warpAffine()仿射变换。 parameters center:旋转中心坐标,是一个元组参数(col, row) angle:旋转角度,旋转方向,负号为逆时针,正号为顺时针 scale:旋转后图像相比原来的缩放比例,1为等比例缩放 returns 获得一个旋转矩阵
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- 谷歌公布亚毫秒级人脸检测算法BlazeFace,面向移动GPU 2019 link
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- 人脸对齐 link
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- 人脸检测加识别 github
- face_recognition.pytorch github
- 人脸识别基础介绍 link
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- STD++:一种基于语义特征的任意方向场景文本检测方法 link github
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- 端到端的票据类版面分析算法 link github
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- 金山OCR识别框架KSAI-Toolkits [github](kingsoft-wps/KSAI-Toolkits (github.com))
- deepfill2 github
- pytorch-inpainting-with-partial-conv githubkerasgithub link
- Image-Inpainting paper and code github
- Context Encoders: Feature Learning by Inpainting 2016github
- High-Resolution Image Inpainting Using Multi-Scale Neural Patch Synthesis 2017 github
- siggraph2017_inpainting 2017 github
- pytorch-inpainting-with-partial-conv 2018 github
- Generative Image Inpainting with Contextual Attention, CVPR 2018 github
- EdgeConnect 2019 github
- Anime-InPainting 基于EdgeConnect的pytorch代码工具 github
- Fully convolutional deep neural network to remove transparent overlays from images github
- Exemplar_GAN_Eye_Inpainting github
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- SC-FEGAN github
- DFNet 2019 github
- Pluralistic-Inpainting pytorch github
- Video-Auto-Wipe github
- STTN github
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Lightweight Image Super-Resolution with Information Multi-distillation Network (ACM MM 2019) github
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图像超分:RealSR link
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FALSR 2019 小米 github
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noise2noise-pytorch github
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Pytorch实现多帧超分辨率(MFSR)网络HighRes-net github
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去模糊GAN DeblurGANv2 github
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- PyG] 1.如何使用GCN完成一个最基本的训练过程(含GCN实现)_sooner高的博客-CSDN博客_gcn训练过程
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Matting remove.bg paoerslink 论文汇总
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redis与mysql
数据库和缓存之间一般不需要强一致性。
一般缓存是这样的:
- 读的顺序是先读缓存,后读数据库
- 写的顺序是先写数据库,然后写缓存
- 每次更新了相关的数据,都要把该缓存清理掉
- 为了避免极端条件下造成的缓存与数据库之间的数据不一致,缓存需要设置一个失效时间。时间到了,缓存自动被清理,达到缓存和数据库数据的“最终一致性”
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etcd
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