标注.注记.图形文本 2016年8月10日10:29 ArcMap中怎样向地图添加文本,其中标注与注记是重点内容,此处对此进行总结. 参考链接: ①地图文本基本词汇: 什么是文本? ArcGIS 提供了几种文本类型供您根据需要进行选择.主要类型包含标注.注记和图形文本. 标注         是一个自动放置的文本,其文本字符串基于要素属性信息.标注提供了将描述性文本添加至地图中各个要素的最快最简单的方法. 注记         可用来描述特定要素或向地图中添加常规信息.与标注不同的是,每条注记都

参考:构建标注表达式(官方帮助) 参考:计算字段示例(官方帮助) 说明:以上两者的方法略有不同,一个是通过字段表达式显示标注,一个通过字段计算新的字段,使用的工具方法也不同,前者通过 Layer.labelClasses[0].expression 来实现,后者通过 CalculateField_management 工具实现. 可以使用标注表达式来调整标注的格式.大部分情况只显示一个字段的内容,直接操作即可,也可以将相应代码输入到 labelClasses.expression 中,通过 Ar

代码 function ROI=LabelBox(filename) Mat=imread(filename); imshow(Mat); mouse=imrect; pos=getPosition(mouse);% x1 y1 w h ROI=[pos(1) pos(2) pos(1)+pos(3) pos(2)+pos(4)]; end 效果 >> LabelBox('1_1(1).jpg') 为了快速标注,可以遍历整个文件夹下的图片,标完一张换一张,生成一个table数据表: funct

算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素,在算力满足条件的情况下,为了到达更好的效果,我们需要将海量.高质量的素材数据喂给神经网络,训练出高精度的网络模型.吴恩达在深度学习公开课中提到,在算力满足要求的前提下,模型效果会随着素材数量的增多而变好,理论上没有上限.实践证明,在普通基于深度学习的应用开发过程中,素材的数量和质量对最终模型效果的影响出乎意料的大.注意这里提到的“素材质量”,光有“素材数量”还不够,我们还要保证素材标注的质量.本文以目标检测应用为例,来说明如何保证图像素材标注过程中

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少

tesseract-ocr 第一课 前言 据网上介绍tesseract-ocr性能不错,并且可以支持识别中文了.于是尝试一下.   安装 1.下载地址: https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list     1.介绍 论文地址:http://tesseract-ocr.googlecode.com/svn/trunk/doc/tesseracticdar2007.pdf     Tesseract OCR引擎是HP研究所生产的.包括

日前,中国科学院神经科学研究所.中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心.香港科技大学生命科学部和分子神经科学国家重点实验室.中国科技大学自动化研究所在 Cell 上联合发表了一篇概述论文<China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing>,介绍了「中国脑计划」在基础神经科学.脑疾病和脑启发计算上的研究进展.机器之心对这篇论文进行了完整的编译,读者也可通过以下链接查看原论文.

题目:多来源图像自动标注 文中利用了不同来源的图像组内和组间的关系来增强自动标注的效果. 一方面认为,相似的图像预测的也应该是相似的,利用kNN图的关系进行组内的正则化,以此增强底层特征的联系. 另一方面认为,不同来源的共享的标签的预测函数的参数应该是相似的,利用组间关系改善预测的参数. 最终利用多任务学习模型得到目标函数. Problem Statement 定义为N个不同来源的标注图像,其中x是图像的特征向量,y是图像的标注向量,i是来源的编号,j是同一组内图像的编号. 则利用最小二乘回归(

一.项目概述 类似Windows系统下面的画图程序,但是已经从底层全部重新实现,改造成为"图像处理"类程序的基本运行框架. 由于是demo界面,较为简陋,但是因为框架已经搭建完善,所以修改起来会很快.大概分为4个部分:部分1是Ribbon的菜单栏,可以方便地添加菜单按钮.也能够折叠起来:部分2是图像快速选择区,通过两个级联list,实时显示当前的目录下的图像(也可以获取摄像头采集的图片):部分3是主要操作区域:部分4是侧边栏,主要用于放置一些控制.配置选项的. 二.特点功能 1.可以打

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用现成的网络结构,无论fine-tuning还是重新训练方便了不少.最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备到模型

之前我们在Linux上安装了dlib(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8318602.html),也成功的完成了之前的人脸检测程序, 今天我们来一起学习怎样使用dlib创建属于自己的简单的物体识别器(这里以手的检测为例,特别感谢https://handmap.github.io/dlib-classifier-for-object-detection/) imglab的介绍与安装 imglab是dlib提供的个工具,位于github dlib开源项目的t

by 南大周志华 摘要 监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型,其中每个训练样本都有其对应的真值输出.尽管现有的技术已经取得了巨大的成功,但值得注意的是,由于数据标注过程的高成本,很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息.因此,能够使用弱监督的机器学习技术是可取的.本文综述了弱监督学习的一些研究进展,主要关注三种弱监督类型:不完全监督,即只有一部分样本有标签:不确切监督,即训练样本只有粗粒度的标签:以及不准确监督,即给定的标签不一定总是真值. 关键词:机器学习,弱监督学习,监督学习

原文地址:https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910 本文概述 图像检索是图像研究领域中一个重要的话题,广泛应用于医学,电子商务,搜索,皮革等.本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计. 图像检索概述 图像检索按照描述图像不同方式可以分为两类,一类是基于文本的图像检索(Text Based Image Retrieval),另一类是基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval

下面代码由搭档注释,保存下来用作参考. github项目地址:https://github.com/shekkizh/FCN.tensorflowfrom __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np import TensorflowUtils as utils import read_MITSceneParsingData as scene_parsing import datetime

Fork版本项目地址:SSD 参考自集智专栏 一.SSD基础 在分类器基础之上想要识别物体,实质就是 用分类器扫描整张图像,定位特征位置 .这里的关键就是用什么算法扫描,比如可以将图片分成若干网格,用分类器一个格子.一个格子扫描,这种方法有几个问题: 问题1 : 目标正好处在两个网格交界处,就会造成分类器的结果在两边都不足够显著,造成漏报(True Negative). 问题2 : 目标过大或过小,导致网格中结果不足够显著,造成漏报. 针对第一点,可以采用相互重叠的网格.比如一个网格大小是 32

查看网络结构: (1)利用caffe自带的Python,可以将*.prototxt保存为一张图片, sudo  python python/draw_net.py  *.prototxt  *.png  --rankdir=BT(或者,TB,LR,RL) (2)利用Netscope,可以生成网络结构,并带有详细信息, http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html http://ethereon.github.io/netscope/#/ed

[引言]在目标检测中,需要用图像标注工具标注图像,如Labelme . labelImg等,本文使用的是LabelImg ,LabelImg在Ubuntu下很好部署, 在win10中有些地方要注意下,本文做简单总结 [安装过程] 一.安装python环境 python3.5  3.6都可以,可以用Python原生或Anaconda,记得 Add Python 3.5 to PATH 二.安装PyQt5 pip安装     pip install PyQt5 或conda安装     conda 

文件解析 参考github:https://github.com/cocodataset/panopticapi 输入图像:

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront

目录 0. 前言 1. 第一篇 2. 第二篇 3. 第三篇keras实现 4. 一篇关于U-Net的改进 0. 前言   今天读了U-Net觉得很不错,同时网上很多很好很详细的讲解,因此就不再自己写一个overview了,互联网的意义就是给了我们相互学习,相互借鉴的黄金机会(懒惰完美的接口). 1. 第一篇 1. 按论文章节回顾具体内容 1. Abstract   在本文中我们提出了一种网络结构和训练策略,它依赖于充分利用数据增强技术来更高效地使用带有标签的数据.在U-net的结构中,包括捕获一