Torchcam：类激活资源管理器 利用PyTorch中特定于类的卷积层激活的简单方法。 目录 入门 先决条件 Python 3.6（或更新版本） 安装 您可以使用安装软件包，如下所示： pip install torchcam 或使用 ： conda install -c frgfm torchcam 用法 Torchcam的建立既适合希望更好地了解其CNN模型的用户，也供研究人员使用流行的方法享受强大的实施基础。 这是一个简短的片段，说明了其用法： import torch from torchcam . cams import SmoothGradCAMpp from torchvision . models import resnet18 img_tensor = torch . rand (( 1 , 3 , 224 , 224 )) model = resnet18

matlab有些代码不运行CAM for 2.5D激光烧蚀版本1.0 2.5D激光烧蚀的计算机辅助制造程序 我将此Matlabcode编程为我在2015年和2016年在ETH大学的学士和学期论文的一部分。该程序可以根据所需工件的三维几何形状（stl文件）计算激光产生的轨迹。 这些轨迹可以保存为g代码，可以在程序中针对不同的激光加工机进行调整。 可以在这些论文中找到更多信息，这些论文以pdf文件形式随附。 论文，GUI和代码中的所有注释均以德语编写。 可以使用Matlab执行源代码。 确保您下载了所有文件，并将它们放在同一文件夹中。 要启动用于笛卡尔工件的2.5D激光烧蚀的LaserCAM GUI，必须执行主文件：“ LaserCAMkartesisch.m”。 如果要启动用于2.5D激光烧蚀圆柱形工件的LaserCAM GUI，则必须执行主文件：“ LaserCAMzylindrisch.m”。 如果没有Matlab，则可以使用Matlab编译版本直接启动GUI：“ LaserCAMkartesich.exe”或“ LaserCAMzylindrisch.exe”。 仅当您安装了Mat

网络摄像头 VueJs的网络摄像头组件。 见对浏览器的兼容性。 安装 npm install vue-web-cam --save // or yarn add vue-web-cam 用法 import Vue from 'vue' import WebCam from "../../src" ; Vue . use ( WebCam ) ; // or import { WebCam } from "vue-web-cam" ; components: { WebCam } components :

ESP32-CAM的Alexa人脸识别 基于ESP32-CAM的人脸识别解决方案，可触发Alexa例程。 该存储库的目的是基于ESP32-CAM识别出的人脸来启动Alexa服务中的例程。 它基于此存储库： : 我对代码进行了几处更改： 代码中的其他注释。 在camera_index.h中使用可读HTML / Javascript代码（使更改内容更容易）。 更改了Javascript代码，使其也可以与Safari Web客户端（已删除的音频界面）一起使用。 允许通过和不通过Web套接字连接客户端的情况下进行人脸检测。 添加了根证书和代码以请求每个可识别面Kong的URL。 使用内置的LED来显示是否检测到脸部，并提供额外的光线以更好地进行检测。 封闭的内存泄漏可释放使用的缓冲区。 可在找到有关Espressiv的ESP-Face组件的背景信息。 通常，人脸识别过程

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