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Visualize Famous Campus in China

更新与2019年3月1日,该项目旨在利用Dynamo BIM可视化编程与高德地图在国内的数据优势,为建筑选址提供周边社会环境的评估,尽可能利用周边已有设施,鼓励步行,减少碳排放。如果扩大搜索范围则可以出现区域内街区分布,如下各图。参考文献:https://www.researchgate.net/publication/331324224_Integration_of_Building_Information_Modeling_and_Web_Service_Application_Programming_Interface_for_assessing_building_surroundings_in_early_design_stageshttps://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.02.024 Visualize Famous Campus in ChinaIn the end of the 9th month of 2017, many great events happened. One influential thing is the lau...

终极指南:构建用于检测汽车损坏的Mask R-CNN模型(附Python演练)

介绍 计算机视觉领域的应用继续令人惊叹着。从检测视频中的目标到计算人群中的人数,计算机视觉似乎没有无法克服的挑战。 这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型,可以检测汽车上的损坏区域(参见上面的图像示例)。这种模型的基本应用场景为,如果用户可以上传照片并且可以评估来自他们的损害,保险公司可以使用它来更快地处理索赔。如果贷方承销汽车贷款,特别是二手车,也可以使用这种模式。 目录 什么是Mask R-CNN? Mask R-CNN的工作原理 如何构建用于汽车损坏检测的Mask R-CNN 收集数据 注释数据 训练模型 验证模型 运行图像模型并进行预测 什么是MaskR-CNN? Mask R-CNN是一个实例分割模型,它允许我们识别目标类别的像素位置。“实例分割”意味着对场景内的各个目标进行分段,无论它们是否属于同一类型- 即识别单个车辆,人员等。查看以下在COCO 数据集上训练的Mask-RCNN模型的GIF 。如你所见,它可以识别汽车,人员,水果等的像素位置。 Mask R-CNN不同于经典目标检测模型–Faster R-CNN等,除了识别类别及其边界框位置之外,还可以对...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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