这个数据集是自己使用labelme标注的猫狗数据集，几十张左右，意在学习maskrcnn网络结构，熟悉整个网络的运行过程。
Mask_RCNN整个使用过程做了详细介绍：https://blog.csdn.net/xjtdw/article/details/94445405
2021-04-02 15:32:54
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主要介绍了python使用opencv对图像mask处理的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-03-28 20:00:56
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针对口罩检测，进行调研，包括了分类器的设计，人脸检测的设计。
其中主要分为两阶段，先是人脸检测，然后将检测到的人脸，进行二分类，标签为戴口罩，不戴口罩。包括了pytorch的代码，ppt的讲解，技术文档。
人脸识别是MTCNN，然后分类可以自己训练，我采用的是ResNet-18.
2021-03-24 17:50:15
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通过自己标记的钢材落锤撕裂断口（DWTT）图像数据集，进行Mask R-CNN网络模型的训练，通过训练好的网络模型对钢材试样断口进行预测和评估。通过评估结果进行分析发现，模型具有很好的稳定性和通用性。
2021-03-23 14:54:25
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已编译好，内容有 mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28 模型所需文件，还有一个编译好的exe可以直接调用测试效果
2021-03-21 13:03:55
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mask-rcnn：在MATLAB中进行Mask-RCNN训练和预测以进行实例分割
2021-03-19 18:57:27
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xiaoshaKK-mask-rcnn-mydata-master.zip
2021-03-18 09:00:44
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unityUI带alpha通道的遮罩
2021-03-15 18:16:18
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提出Mask相位法校准出厂标定波长在532 nm的液晶空间光调制器(LC-SLM)在561 nm处的相位调制特性曲线。首先基于傅里叶光学模拟计算得出棋盘型二维相位光栅相位对比度与零级衍射光斑光强之间的对应关系，然后搭建实验光路测量计算机所发灰度图所对应的零级衍射光斑光强值。根据前面两组结果最后得到相位延迟量与计算机灰度级之间的关系曲线，从而得到LC-SLM在561 nm处的相位调制特性曲线。用4λ的离焦对光斑进行调制，校准之后光斑光强分布与理论计算值之间的偏差为45.7，比校准之前的偏差110.4减少了64.7；用10λ的倾斜对光斑进行调制，校准之后零级衍射光斑和二级衍射光斑的强度分别是校准前的32.3%和64.1%。实验结果表明，使用Mask相位法对LC-SLM的相位调制特性曲线进行校准之后，LC-SLM的调制效果有了明显的改进。
2021-03-04 15:09:32
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针对口罩检测，进行调研，包括了分类器的设计，人脸检测的设计。
其中主要分为两阶段，先是人脸检测，然后将检测到的人脸，进行二分类，标签为戴口罩，不戴口罩。包括了pytorch的代码，ppt的讲解，技术文档。
人脸识别是MTCNN，然后分类可以自己训练，我采用的是ResNet-18.
2021-03-03 17:53:36
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