SRGAN-PyTorch
该资源库包含在纸上的非官方pyTorch实施SRGAN也SRResNet的，CVPR17。
我们密切关注原始SRGAN和SRResNet的网络结构，培训策略和培训设置。 我们还CVPR16将子像素卷积层实现为。 也分享了对该存储库的贡献。
许可和引文
所有代码和其他材料（包括但不限于表格）仅用于学术研究目的，不提供任何担保。 任何商业用途都需要我们的同意。 如果我们的工作对您的研究有所帮助，或者您在研究中使用了代码的任何部分，请适当确认：
@InProceedings{ledigsrgan17,
author = {Christian Ledig and Lucas Theis and Ferenc Huszár and Jose Caballero and Andrew Cunningham and Alejandro Acosta and
2021-09-14 16:58:28
1.37MB
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自调分辨率生成jscam.swf文件，详细操作步骤查看readme。【jquery webcam plugin 使用】
2021-09-14 09:49:33
7.28MB
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我就废话不多说了，直接上代码吧！
import cv2
import time
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter.fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))
while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow(test, frame)
print
2021-09-11 20:11:19
39KB
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使用QT分别获取当前所有屏幕的分辨率和刷新率(支持多屏)。
有完整的代码、UI和QT工程文件，直接运行即可。
2021-09-10 13:32:48
5KB
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TJU-DHD数据集（物体检测和行人检测）
这是“ ”的官方网站，这是一个新建的用于目标检测和行人检测的高分辨率数据集。
115k +图像和700k +实例
场景：交通和校园，任务：物体检测和行人检测
高分辨率：图像分辨率至少为1624x1200像素，物体高度从11像素到4152像素。
多样性：外观，比例，照度，季节和天气差异很大
行人检测的跨场景评估和同场景评估
如果您对行人检测感兴趣，请参阅或。
目录
2.1 2.2
3.1 3.2
4.1 4.2 4.3 TJU-DHD行人
引文
测试集评估
接触
1.简介
在自动驾驶汽车和视频监控的感知模块中，车辆，行人和骑行者是最重要和最有趣的对象。 但是，检测这种重要物体（尤其是小物体）的最新性能远远不能满足实际系统的需求。 大规模，丰富多样的高分辨率车辆和行人数据集在开发更好的目标检测方法以满足需求方面起着重要作用。 从网站收集的
2021-09-10 10:05:58
305KB
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