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PS练习|制作孔雀羽毛效果

溪里的大鱼：羽毛效果图用PS制作孔雀羽毛，今天写写具体过程~~1、打开PS（版本为PS-CS5），新建文件后，新建图层一并填充背景色；2、新建图层二，运用矩形选区工具画出细长矩形并填充白色；3、在图层二上

溪里的大鱼·2023-01-31 04:11

基于VGG网络的SSD算法

前言目标检测目前有one-stage和two-stage两种，two-stage指的是检测算法需要分两步完成，首先需要获取候选区域，然后进行分类，比如R-CNN系列；与之相对的是one-stage检测，

呆呆珝·2023-01-30 22:16

sketch

未显示，打开显示选区手柄(View>ShowSelectionHandles)。同时选择多个图层你可以按住键盘上的Shift键来同时选择多个图层，当你点击其他图层时，之前选中的图层也会为你保留。

我好甜鸭·2023-01-30 03:06

富文本编辑器 quill.js 开发(二): 光标和选区

术语表首先我们需要知道一些术语,才能更好地理解,如果您已经了解,可以跳过这一段锚点(anchor)锚指的是一个选区的起始点（不同于HTML中的锚点链接）。

·2023-01-30 02:33

ps第一步抠图

抠图总：对需要抠出来的对象先选取，建立选区，设置羽化，编辑-拷贝，建立新图层，编辑-粘贴，隐藏原来的图层。

Oceanlay·2023-01-30 02:14

如何定时将屏幕上的某个区域截屏群发送到各种不同的聊天软件如微信QQ群里?

优爱酷定时截图屏模拟点击自动发送信息到微信群聊天窗口工具软件，全屏截图，扩展屏截图，定时截图，选区截图，支持多显示器扩展屏幕选区截图功能，增加自由选区支持，自由截取屏幕任意区域大小（或全屏），并按照指定的时间间隔

优爱酷·2023-01-29 20:59

目标检测（下）

不做候选区域的选择，而是均匀地在图像不同位置进行密集采样，直接对所有可能的区域进行分类与回归，整个过程只需要一步。

南国_·2023-01-29 18:27

上北智信超强定制-色块散点地图强强结合

现在如果我想在一个报表上查看各个区域各个门店的手机和电池销售额和销售占比情况，我想很多人都和我一样想到的是饼图，加2个切片器来筛选区域和门店效果如下图所示：反正如果让我拿这样的报表给领导汇报工作我是一万个不愿意的

上北智信·2023-01-29 17:56

PS基础干货总结

拖动线可以变成平行四边形（同时按住shift键的话，可以让线在水平方向变化）2、画插画—要选择—形状—才能上颜色3、按shift键，可以多选（距离远的）锚点抠图工具：command+shift+I—「选区

李知南·2023-01-29 04:16

PS小知识

1、制作圆角图形(1)通过平滑选区制作圆角矩形选区选择矩形选框工具，绘制一个矩形选框选择选择菜单>修改>平滑在弹出的平滑选区对话框中，输入平滑圆角半径。

王芳雨·2023-01-27 23:14

综述

（多个目标）传统目标检测１．利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域；２．提取候选区域相关的视觉特征。

snowhou·2023-01-27 22:48

Aandroid任务篇

知识点一定要学会利用网络去查找学习，上各种博客学习，基本都有的当然也可以问学长们1.打开AndroidStudio，创建新的工程（newproject）--next选empty模块next---finish创建完成选区

messi_wpy·2023-01-27 03:01

使用GIMP导出不规则选区的web map格式

导入用于作为参照来绘制不规则选区的图片导入图片.png选择滤镜>网络>图像映像选择图像映像.png选择自定义多边形区域选择自定义多边形区域.png选择多边形区域后已选区域会出现在右侧选择多边形区域后已选区域会出现在右侧

flyween·2023-01-26 02:47

目标检测中的边框回归（Bounding Box Regression）

前言如下图所示，绿色的框表示真实值GroundTruth,红色的框为SelectiveSearch提取的候选区域/框RegionProposal。

AI视觉Daily·2023-01-25 12:32

py-faster-rcnn源码解读（二）边框回归原理　Bounding Box Regression

先从RCNN说起一、RCNNrcnn在第一步采用SS得出了大约２０００多个候选区域（regionproposal)，用来进行训练和边框回归。这里不在详述边框回归的原理了。具体可以看边框回归这个链接。

ypp1·2023-01-25 12:01

YOLOv3 模型中的多尺度融合与训练

YOLO-V3模型设计思想下半部分描述了生成候选区域的过程，首先将原图划分成多个小方块，每个小方块的大小是32×3232\times3232×32，然后以每个小方块为中心分别生成一系列锚框，整张图片都会被锚框覆盖到

Gallant Hu·2023-01-24 13:52

学习笔记--目标检测2 yolo系列

文章目录1、双阶段2、单阶段3、机器学习--基于特征工程4、yolo15、yolo26、yolo90007、yolo38、yolo41、双阶段第一级网络用于候选框区域提取，第二级网络对提取的候选区域进行分类和精确坐标回归

spark-aixin·2023-01-23 19:33

目标检测：Focal Loss论文详解

blog.csdn.net/qq_34564947/article/details/77200104FocalLossforDenseObjectDetection引入问题目前目标检测的框架一般分为两种：基于候选区域的

BigCowPeking·2023-01-23 08:32

(贪心)acwing 905. 区间选点

905.区间选点题目链接https://www.acwing.com/problem/content/907/题目：思路：按照右区间升序排序，然后每次选区间的右端点，如果r#include#include

岁忧·2023-01-21 16:34

RCNN学习笔记

RCNN模型文章目录RCNN模型一.RCNN概述二.overfeat模型2.RCNN的流程介绍3.RCNN步骤流程详解(1)候选区域(2)特征提取以及SVM分类器(3)非极大值抑制(NMS)(4)边界框回归

收尾人VEM·2023-01-20 20:47

FasterRCNN模型结构——pytorch实现

FasterRCNN的改进：相较于FastRCNN，提出了anchor的概念和RPN结构来取代SS(SelectiveSearch)算法产生候选区域(regionproposal)，大大加快了模型的推理时

CV_Peach·2023-01-20 20:46

RCNN 论文总结

RCNN的预测：使用Selectivesearch方法生成2000个boundingbox作为候选区域。使用CNN对每一个boundingbox进行特征提取。使用SVM对提取到的特征进行分类。针对每一

帅与·2023-01-20 17:48

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection论文解读

回顾：两阶段目标检测的实现过程：1、采用滑动窗口，对每个窗口进行分类和位置修正；2、用RPN网络提取候选区域，特征图对应的候选区域经过roipooling得到所需特征；3、SSD继承RPN类似的anchor

Dear_林·2023-01-20 14:10

经典实例分割模型Mask RCNN原理与测试

通过对图像生成候选区域，提取特征，判别特征类别并修正候选框位置。RCNN系列目前包含两个代表模型：FasterRCNN，MaskRCNN。

Half_A·2023-01-17 23:46

H5输入区域光标控制

页面上输入区域（比如input和textarea）中闪烁的光标其实是一个选区，也就是选区的左边界和右边界直接形成的选区。

·2023-01-17 18:04

第12天：目标检测基础知识

传统的目标检测算法：1，区域选择（选取一块小的区域，通过滑动改变所选区域大小确定物体位置）2，提取特征（SIFT,HOG)3，分类（S

爱编程的小懒·2023-01-17 13:09

深度学习R-CNN网络基础

目录1Overfeat模型2RCNN模型2.1算法流程2.1.1候选区域生成2.1.2CNN网络提取特征2.1.3目标分类（SVM）2.1.4目标定位2.1.5预测过程2.2算法总结3FastRCNN模型

赵广陆·2023-01-16 14:30

实时目标检测之SSD（单步多框检测）

以下是R-CNN的实现步骤：1.使用选择性搜索算法扫描输入图像以查找可能的目标并生成大约2000个候选区域。2.在每个候选区域上运行CNN。3.获取每个

woshicver·2023-01-16 08:27

深度学习之细粒度分类

概述资源什么是细粒度图像分类意义细粒度图像分类的挑战细粒度分类常用方法二、基于定位-识别的方法2.1强监督2.1.1Part-basedR-CNN2.1.2PoseNormalizedCNN2.1.3基于多候选区集成的部件定位

egowell·2023-01-16 04:46

重叠度（IOU）、非极大值抑制（NMS）

重叠度（IOU）假设集合A、B，则IoU=(A∩B)/(A∪B)非极大值抑制（NMS）同种类别情况下，对每个候选区域的得分进行从大到小排序，取出其中得分最高的。与其他剩余的所有感兴趣区域计算IoU。

qqyouhappy·2023-01-14 15:43

YOLOV3算法详解——设计思想以及候选区域选择

本篇博文是笔者结合百度paddle公开课的一个AI识虫项目对YOLOV3算法做的一个解析完整项目可参考https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/250211什么是目标检测?相信有一定基础的深度学习开发者经常能听到目标检测这个词，那什么任务是目标检测呢。简单地来说目标检测就是让计算机识别出图片里面对应的物体，并标上边界框对于分类任务，我只需要

MarDino·2023-01-14 13:23

理解与总结:YOLOv1中候选框(Bounding Box或者Predict Box)——纯文字真的很干

参考链接：https://www.jianshu.com/p/cad68ca85e27【YOLOv1中的B-BOX理解】1.RCNN提出了候选区(RegionProposals)的方法，先从图片中搜索出一些

+7·2023-01-14 13:48

YOLOv3学习——特征提取与候选区域

YOLOv3学习——特征提取文章目录YOLOv3学习——特征提取前言卷积神经网络提取特征根据输出特征图计算预测框位置和类别建立输出特征图与预测框之间的关联计算预测框是否包含物体的概率计算预测框位置坐标计算物体属于每个类别概率前言卷积神经网络提取特征在上一节图像分类的课程中，我们已经学习过了通过卷积神经网络提取图像特征。通过连续使用多层卷积和池化等操作，能得到语义含义更加丰富的特征图。在检测问题中，

天涯尽头黄鹤楼·2023-01-14 13:14

深度学习第四课——目标检测（week 3）

目标检测3.1目标定位3.2特征点检测3.3目标检测3.4卷积的滑动窗口实现3.5BoundingBox预测3.6交并比（IoU）3.7非极大值抑制3.8AnchorBoxers3.9YOLO算法3.10候选区域

清园暖歌·2023-01-14 11:31

Pandas函数之数据筛选与清洗函数

第一个参数是行名，第二个参数是列名iloc根据行列号筛选数据，第一个参数是行号，第二个参数是列号isin()传入一个列表，判断DadaFrame或者Series是否包含列表中的元素between()筛选区间内的数据

南方的孩子·2023-01-13 10:46

YOLOV:图像对象检测器在视频对象检测方面表现也很不错

前言与传统的两段pipeline不同，论文提出了在一段检测之后再进行区域级的选择，避免了处理大量低质量的候选区域。此外，还构建了一个新的模块来评估目标帧与参考帧之间的关系，并指导聚合。

CV技术指南(公众号)·2023-01-12 11:19

SiamMask论文笔记

方法：用三个任务训练一个孪生网络，这三个任务的目标不同，对应了不同的针对目标与候选区域建模策略。任务一用来估计目标的位置，任务

DL小白123·2023-01-11 15:55

学习笔记18--SiamRPN

HighPerformanceVisualTrackingwithSiameseRegionProposalNetwork本文主要提出SiameseregionProposalNetwork（Siamese-RPN），包含siamese子网络用于特征提取，以及候选区域生成网络

Shl_1024·2023-01-11 15:51

【目标检测】SPP-Net中候选区域在原图和feature map之间的映射关系

目录：候选区域在原图和featuremap之间的映射关系一、问题转化1.什么是感受野？以及感受野大小如何计算？

旅途中的宽~·2023-01-07 08:02

RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN网络详解

RCNNRCNN算法流程：1.一张图片生成1k~2k个候选区域(使用SelectiveSearch方法)；2.对每个候选区域，使用深度网络(即图片分类网络)提取特征；3.特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类

STATEABC·2023-01-02 07:07

SPPnet

SSPnet是基于R-CNN结构进行改进，且仅在候选区域特征提取以及特征向量

Cairo Dai·2023-01-01 12:55

蓝底白字车牌的定位与字符分割识别matlab仿真

仿真源码1.算法概述车牌识别自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键.首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区

Simuworld·2023-01-01 11:34

Faster RCNN网络源码解读（Ⅰ） --- Fast RCNN、Faster RCNN论文解读

RCNN算法流程可分为4个步骤①一张图像生成1K~2K个候选区域(

Courage2022·2022-12-30 13:44

2021-09-09anchor based 和anchor free区别

目标检测的目的是对于图像中的目标候选区域进行定位和分类。最原始的方法就是利用各种尺寸的滑窗法选择候选区域在进行分类，明显效率太低，因为一张图里的目标数量仅仅占少数。

AIchiNiurou·2022-12-30 08:47

anchor free 目标检测_目标检测中的anchor-based 和anchor free

目标检测中的anchor-based和anchorfree1.anchor-free和anchor-based区别深度学习目标检测通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题。

长腿小姑娘·2022-12-30 08:15

下载谷歌地图瓦片

2.在所选区域内右键下载3.窗口标题会显示当前待下载的地图类型，然后选择需下载的瓦片级别(一共是0-22级)。4.直接点击jpg或png按钮下载对应类型的瓦片。

bbarber·2022-12-29 20:36

单目3D目标检测网络SMOKE解读

Single-StageMonocular3DObjectDetectionviaKeypointEstimation代码：https://github.com/lzccccc/SMOKE0引言现有的单目3D目标检测基本都是2阶段的，首先基于2D目标检测生成目标的2D候选区域

leo0308·2022-12-29 15:53

c# 分辨率测试卡检测

点击缩放按钮，可以进行一次按照固定尺寸进行裁剪3、对img2（裁剪后的图片）进行灰度化二值化形态学目的是得到一个合在一起的框，然后就可以对其进行轮廓寻找4、最后将找到的轮廓在灰度图中框出来并计算这个框选区域的最大灰度值和最小灰度值

平平将军·2022-12-28 07:34

【图像识别】基于计算机视觉检测脸、眼、鼻子和嘴matlab代码

本文利用人脸轮廓信息定位候选区域，

Matlab科研辅导帮·2022-12-27 09:45

Blender——苹果的纹理绘制

1.2打开左上角的UV选区同步（这样左右选区可以同步观察）1.3打开左侧3D视图中的边选择模式。按shift+alt键，选出四条边，将果体分成均匀四份。1.4点击鼠标右键，选中标记缝合边。

行秋·2022-12-27 05:45

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