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AI无损放大工具AI Lossless Zoomer v3.0.0
AI Lossless Zoomer 是一款AI无损放大工具
功能说明
支持多线程处理支持批量图片处理支持设置选项支持自定义输出格式和自定义输出路径支持AI引擎选择支持批量清理任务 更新日志
1.添加多语言支持 2.更新依赖库至最新, 并更新了部分授权协议. 2.全新界面字体风格优化, 内嵌全…
AI Lossless Zoomer v3.1.0.0 — 超实用的AI无损图片放大工具
AI Lossless Zoomer 是一款基于腾讯开源 Real-ESRGAN 算法的 AI 图片无损放大工具，支持多线程和批量处理，具备自定义输出格式和路径等高级设置选项，并允许用户选择不同的 AI 引擎进行图片放大处理。此版本修复了一些小 bug，并增加…
Vue-zoomer 教程：快速上手与配置指南
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项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vu/vue-zoomer
1. 项目目录结构及介绍
Vue-zoomer 的项目目录通常会具有以下结构：
├── package.json
├── README.md
├── src
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│ ├──…
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通过这…
CAD图纸的缩放——范围缩放
执行此命令后，当前CAD中全部图形将充满整个显示屏幕。
执行方式
(1）单击菜单栏“视图→范围缩放”。如图： (2）单击常用工具栏中“范围缩放命令”按钮。如图： (3）在左下角命令行输入“ZOOME”按enter键。如…
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NMS系列(NMS,Soft-NMS,Weighted-NMS,IOU-Guided NMS,Softer-NMS,Adaptive NMS,DIOU NMS,Cluster NMS)
文章目录 NMSConvNMS(2016)Soft-NMS(2017)Weighted-NMS(2017)IOU-Guided NMS (2018)Pure NMS Network(2017)Softer NMS (2019)Adaptive NMS (2019)DIOU NMS (2020)Cluster NMS（2020）NMS系列总结 NMS NMS概述 NMS（non maximum suppression&…
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nms_cuda详解
此篇为PyTorch 自定义算子：复现CPU和CUDA版的二维卷积的代码详解 这篇是为了展示setup在构建简单的cpp算子的使用,仓库地址:onnx_op
1.环境配置 整体结构如下图所示,架构和之前一样
2.nms.cpp nms的思路还是很简单的，和之前python的版本一致 python版…
目标检测中的NMS，soft NMS，softer NMS，Weighted Boxes Fusion
NMS
非最大值抑制算法，诞生至少50年了。
在经典的两阶段目标检测算法中，为了提高对于目标的召回率，在anchor阶段会生成密密麻麻的anchor框。
所以在后处理的时候，会存在着很多冗余框对应着同一个目标。
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Fast NMS和Matrix NMS解读
Fast NMS
Fast-NMS是YOLACT这篇文章提出的。传统NMS的具体过程是：对于每个类别的所有检测框，按得分排序，保留得分最高的检测框，然后删去得分低于该框且与该框IoU大于设定阈值的其它所有检测框，然后对剩下的检测框再重…
(pytorch实现) softer nms)
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softnms和softer nms是nms的两个改进算法 传统nms存在的问题 传统的NMS方法是基于分类分数的，只有最高分数的预测框能留下来，但是大多数情况下IoU和分类分数不是强相关，很多分类标签置信度高的框都位置都不是很准 还会有别的物体的框因为和当…
深入浅出之非极大值抑制（NMS）
一. 提出背景、作者及时间
提出背景： 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）首次在论文“Efficient non-maximum suppression”中被提出，主要是为了解决在目标检测任务中，同一目标被多个检测器多次检测到，导致出现多个相交或重叠的候选框的问题。这些冗余的候选框…
浅易理解：非极大抑制NMS
什么是非极大抑制NMS 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）是一种在计算机视觉和图像处理领域中广泛使用的后处理技术，特别是在目标检测任务中。它的主要目的是解决目标检测过程中出现的重复检测问题，即对于…
NMS技术总结（NMS原理、多类别NMS、NMS的缺陷、NMS的改进思路、各种NMS方法）
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