灰度/红外图像彩色化
【摘 要】 本项目实现两个任务：1、使用ImageNet数据集训练CartoonGan和Pix2Pix网络，使其能够将灰度图转化为彩色图，分析两者性能的差距。2、使用非成对红外图像数据集训练CartoonGan，使其能够将红外图像转化为灰度图像。
Pix2Pix论文链接：https://ar
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Ubuntu安装glibc
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【摘 要】 本文讲述的是Ubuntu18.04上面升级glibc到2.29版本的辛酸而又励志故事。在查遍了百度，google，必应等，只有一位同学遇到了和我一样的问题，且他没有解决这个问题。为了记录我的英勇历史，写下这篇日记。
一、介绍1.1 环境说明
系统：ubuntu18.04
1.2 问题介
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神经网络-夜景图像增强论文阅读
【摘 要】 这篇论文提出了一个新得图像增强神经网络，该网络学习的并不是图像到图像的映射，而是图像到增强图像中间的转换过程，学习的是仿射变换，再通过仿射变换生成增强图像，利用了自然光照具有明显先验的特点，颇具创新性。除此之外，还提供了一个新的数据集，该数据集拍摄了多种情况夜景共3000张，另外叫P图大
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matlab-svmtrain安装及简单实用
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一、环境
系统：win10
语言：matlab
二、安装步骤2.1 找车轮 https://blog.csdn.net/qq_31781741/article/details/82666861
这篇博客可以解决大部分问题
2.2 新的问题make的时候出现错误：
123使用 'MinGW64 C
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神经网络-MaskRCNN阅读笔记
【摘 要】本文介绍的是一种基于卷积神经网络的目标实例分割方法。该方法具有简单、灵活、通用等特点，并且能够有效的检测图像中的目标，同时为每个分割对象生成高质量的分割掩码。该方法称为Mask R-CNN，通过在Faster R-CNN的基础上添加一条新的分支以用于对目标边界识别。因为仅仅在Faster
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数字图像处理-初探图像编解码
一、环境
系统：win10
语言：c++
依赖第三方库：opencv
二、图像编解码图像编码的目的是为了压缩图像，图像解码的目的是为了尽可能的从压缩图像中恢复原。下面介绍在图像编解码中比较重要的DCT变换和量化操作。
2.1 DCT变换一般从图像中，取出8x8大小的像素块，使用DCT算法（open
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神经网络-分类（识别骨折图像）
一、环境介绍
系统：win10
语言：python3.7
框架：pytorch
二、功能说明现有骨折数据集，分为骨折和正常两类。需要训练神经网络使其识别这两类图片（二分类），两种类型的数据分别如下：
第一张为骨折图像，第二张为正常图片，图片的大小为112*112。
对，功能就是这么简单。
三、
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阿里天池大赛-玻璃瓶瑕疵检测
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【摘 要】 本文讲述的是mmdetection环境的配置，玻璃瓶瑕疵识别的故事，虽然没有获奖，但是经验满满
一、环境介绍1.1 安装Ubuntu版本号是18.04，下载链接。安装过程：略
18.04的自带gcc版本可以用，不用重新安装
1.2 安装显卡驱动选择阿里源之后，选择430显卡驱动，390
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