一直对image crop很困惑，总算是看到了一篇描述较为简洁的说明：图像crop就是指从图像中移除不需要的信息，只保留需要的部分
时间： 2024-10-26 18:49:37
什么是image crop？
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Umbraco image中使用Crop URL
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截图Rectangle contructor with double type perameters with Jcrop for crop image
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stm32 DCMI接口CROP功能使用
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ssd训练之bug:Invalid JPEG data or crop window, data size 565248
bug信息 1 tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Invalid JPEG data or crop window, data size 32768 2 2 [[Node: DecodeJpeg_1 = DecodeJpeg[acceptable_fraction=1, channels=3, dct_method="", fancy_upscaling=true, ratio=1, try_re
crop image 需要的基础知识
refer : https://www.youtube.com/watch?v=R7dObDtw1aA https://www.shuxuele.com/algebra/trig-finding-angle-right-triangle.html https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Math/atan https://www.rapidtables.com/convert
Multi-Temporal SAR Data Large-Scale Crop Mapping Based on U-Net Model（利用U-net对多时相SAR影像获得作物图）
对哨兵1号的多时相双极化SAR数据进行预处理,得到18个日期的VV和VH共36景影像,通过ANOVA和JM距离分析,选其中ANOVA得到的F值最高的6景影像.真值用LC8数据和地面调查,目视解译得到标签.将6景影像合到一个数据中即6波段数据,输入到UNET中,网络结构同原始UNet,除了在conv和relu中间加了BN. 这里引发了思考,BN层到底是加在哪里的,因为keras里的conv2d层是可以直接加激活函数的,中间加BN就要拆开写了.提出BN的论文里似乎就是加在了conv和relu中间.其
转载：DenseNet算法详解
原文连接:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664 参考连接:http://blog.csdn.net/u012938704/article/details/53468483 本文这里仅当学习笔记使用,具体细节建议前往原文细度. 论文:Densely Connected Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接:h
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法.(本文会不断补充) 正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程,网络在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大--因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work