本文面向有志于参加Nethack六月衍生大赛，且具有一定英文水平的玩家。 首先，在Junethack服务器页面挑一个在线服务器的网站，个人推荐 hardfought.org，因为访问速度较快。 然后，启动命令提示符（在桌面上按wi…

NetHack学习环境（NLE）项目教程 nle The NetHack Learning Environment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nl/nle 1. 项目目录结构及介绍 NetHack学习环境（NLE）项目的目录结构如下： nle/ ├── .cir…

一、简介 游戏目标：在地下城的最底层取得炎多的护符项链（Amulet of Yendor），并返回最上层，在圣祭坛上供奉给神灵。完成整个游戏的奖赏是，玩家会成为不朽的半神。 二、安装 1）下载源码 http://ww…

探索神秘的地牢：SunnyYuers NetHack-Android 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 如果你是经典RPG游戏的爱好者，或者对复古风格的游戏情有独钟，那么绝对值得你一试。这是一个开源的移植版，将经典的NetHack游戏带到了你…

探秘NetHack：BotHack，一个野心勃勃的机器人框架 BotHack BotHack – A Nethack Bot Framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/BotHack 在开源世界中，总有那么一些项目，它们以其独特的创意和技术深度令人眼前…

DummyEngine：跨平台3D引擎助力个人实验 DummyEngine Сross-platform Vulkan/OpenGL 3D engine for personal experimentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/du/DummyEngine 项目介绍 DummyEngine 是一个开源的跨平台 3D 引擎，旨在…

摘要 由于雨水的的多样性以及不均匀的分布，单图像去雨是具有挑战性的。通过专用的模型和一些约束条件，现存的一些模型在一些特定的的雨类型上表现的很好。但是这些模型的生成能力也受到限制。在这篇文章中，通过有选择性地融合输入图像中没有…

一.论文信息 论文题目《DerainCycleGAN: An Attention-guided Unsupervised Benchmark for Single Image Deraining and Rainmaking》 二.阅读心得 2.1本文解决的问题 本无通过以主干网路cycleGAN为主的无监督模型，达到对雨天图像去除雨水效果 2.2本文的创新点…

目录 修改部分 训练测试 数据集 下载地址 修改部分 我利用该代码进行了去雾任务，并对原始代码进行了增删，去掉了人脸提取并对提取人脸美化的部分，如下图 增改了一些数据处理代码，Create_Bigfile2.py和Load_Bigfilev2为特定任务…

Filter过滤器（1） 1.认识一下filter是一个什么东西。2.filter用来做什么？3.filter怎么用4.关于filter的url和DispatcherType 1.认识一下filter是一个什么东西。 新建一个filter（命名为Filter）。步骤（ idea&…

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 EffecientDet论文学习2--模型缩放 前言1、模型缩放因由以及发展方向2、缩放维度解析**深度(d)：**宽度(w)：分辨率( r )： 3、efficientDet的…

本文来自英特尔资深图形图像软件工程师 郭叶军在LiveVideoStack线上分享的内容，详细介绍了FFmpeg中深度学习模块的历史、现状及未来计划，并针对深度学习模块总体架构与代码实践做详细解析。 文 / 郭叶军 整理 / LiveVideoStack 回放链接：https://www.livevideostack.cn/vide…

论文DerainCycleGAN: An Attention-guided Unsupervised Benchmark for Single Image Deraining and Rainmaking于2019.12.15收录于arxiv 论文链接 目前已有的去雨模型绝大多数是全监督的。全监督模型的良好性能来源于经过训练之后，训练集中雨水层的信息已经被模型…

Unsupervised Single Image Deraining with Self-supervised Constraints [pdf] 本文可能是第一篇基于无监督深度学习的去雨算法。 Abstract Most existing single image deraining methods require learning supervised models from a large set of paired synthetic train…

今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Wed, 10 Apr 2019 Totally 67 papers ?上期速览 ✈更多精彩请移步主页 Interesting: ?通用物体检测框架, 在不需要先验知识的强化下实现了横跨多个域的目标检测，这要通过引入一系列的适应层，基于序列和激活的原理和新域…

原论文：Clearing the Skies: A Deep Network Architecture for Single-Image Rain Removal 1.主要工作： 文章提出了DerainNet深度学习去雨方法。DerainNet直接提供了含雨图像和无雨图像之间的非线性映射关系。去雨的同时，利用了图像增强去改善视觉效果。 该网络方案不是简单…

经典的有关本方向的GAN网络文章 引入CGAN去执行一个附加的约束，derain图像必须更加接近ground-truth 提出了GAN的对抗LOSS和新型的LOSS函数 生成器子网络利用密集连接网络（dense network） 鉴别器是利用全局和局部信息来判断图像的真伪。 cont…

FFmpeg作为一个集录制、转换、音/视频编码解码功能为一体的开源框架，自然也需要考虑怎样去和当下流行的视频分析技术融合。本文来自英特尔网络平台部软件工程师谢林在LiveVideoStack线上分享中的演讲，详细解析了如何用FFmpeg搭建基于CNN的视频分析方案。 文 / 谢林 整理 / L…

1. 简要回顾 首先简单复述一下FFmpeg中对深度学习的支持情况，如上图所示，FFmpeg在libavfilter中支持基于深度学习的filter，目前已经支持sr, derain和dnn_processing等filter，其中，dnn_processing是一个通用的filter，涵盖了sr和derain的功能，本文将要介绍的超分辨率（Su…

目录 基于 Attentrhjuiklve-Desnjrhjuarhjuikln-Net 深度学习算法的图像去雨项目示例... 1 项目介绍... 1 项目特点... 1 相关参考资料... 2 未来改进方向... 2 注意事项... 2 项目总结... 2 实现步骤... 3 1. 环境准备... 3 2. 编写代码... 3 代码解释... 6 示例数…