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文章目录前言一、对论文训练好的模型进行测试1.1嵌入信息(Encoder部分)1.2提取信息(Decoder部分)二、自己数据集训练模型2.1小数据集-50张2.2大数据集-25002张三、避坑指南总结前言跑通CVPR2020的一篇关于图像隐藏论文的代码,整理一些避坑信息。有需要修改后跑通的源码请在评论区留言,一键三连,不胜感激。TancikM,Mildenh
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从最开始接触fme的时候,我就一直有一个想法,fme能不能和机器学习、深度学习、统计学回归算法结合实现大批量数据的智能操作,奈何学识一直有限,到目前都没实现突破。但是房地一体确权登记项目的扫描件相对很多不规范数据来说通过提取特征文字实现自动分类归档是可以通过用python调用谷歌的汉字识别库pytesseract来实现特征值提取,然后用fme进行数据清洗,最后整理数据输出成我们想要的档案档案结构。既然大体思路已经定下来了,剩下的就是从各个技术难度逐一突破的问题了,首先python提取图片的包OpenCV,我们通过这个模
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