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SuperPoint-Pretrained-Network.zip

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简介：
SuperPoint-Pretrained-Network.zip包含了预先训练好的SuperPoint模型，该模型用于检测图像中的关键点和描述子。适用于快速部署在各类视觉任务上。 SuperPointPretrainedNetwork 用于 SLAM 前端（包含 KLT 跟踪）在低纹理环境下运行的 Python 实现可以直接运行且无需改动。数据文件也在该仓库中提供。

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  • SuperPoint-Pretrained-Network.zip
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    SuperPoint-Pretrained-Network.zip包含了预先训练好的SuperPoint模型，该模型用于检测图像中的关键点和描述子。适用于快速部署在各类视觉任务上。 SuperPointPretrainedNetwork 用于 SLAM 前端（包含 KLT 跟踪）在低纹理环境下运行的 Python 实现可以直接运行且无需改动。数据文件也在该仓库中提供。
     
  • Network.zip
    优质
    Network.zip 是一个压缩文件，可能包含网络相关的资源或项目，如配置文件、脚本、工具等。具体内容需解压后查看。 Qt 中为网络编程提供了一个 QtNetwork 类库。使用 QtNetwork 可以实现 FTP 文件传输、基于 TCP/IP 协议的客户端和服务端开发等功能。本段落将基于 QtNetwork 中的 TCP/IP 协议，介绍如何实现一个简单的网络调试助手。
     
  • Network.zip
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    Network.zip 是一个压缩文件名，可能包含各种网络相关的资源或程序。具体详情需解压查看，内含何种内容未明确说明。 资源包含了Okhttp3+Retrofit2+Rxjava的封装以及基于Okhttp3的下载和上传功能。
     
  • Chrome Extension Network.zip
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    Chrome Extension Network.zip 是一个包含多种实用浏览器扩展程序的压缩文件包，适用于提升谷歌浏览器的功能和效率。请注意解压后仔细甄别安装以确保安全。 Chrome扩展是Google Chrome浏览器的一种强大工具，允许开发者创建自定义功能来增强用户的浏览体验。“chrome-extension-network.zip”是一个包含示例代码的压缩包，专门针对Chrome扩展中的网络模块，旨在帮助开发者理解和实践如何利用网络接口进行各种操作。 在本篇文章中，我们将深入探讨Chrome扩展的网络模块及其实际应用。首先需要了解什么是Chrome扩展。它是一种基于Web技术（如HTML、CSS和JavaScript）构建的小型应用程序，可以嵌入到Google Chrome浏览器中，提供诸如书签管理、广告拦截、网页翻译等额外功能。它们通过manifest.json文件进行配置，并可以通过Chrome Web Store安装。 “chrome-extension-network.zip”中的chrome-network文件夹可能包含实现网络请求的JavaScript代码和相关的HTML/CSS资源。对于开发者来说，有两个重要的API：`chrome.runtime` 和 `chrome.webRequest`. 1. **chrome.runtime** API: 这是Chrome扩展的基础接口，用于获取扩展的信息、监听事件以及与后台页面通信等。例如，我们可以通过`chrome.runtime.connect()`或`chrome.runtime.sendMessage()`来发送消息给后台脚本，并进行网络请求。 2. **chrome.webRequest** API：此API允许开发者在浏览器发出HTTP/HTTPS请求之前、期间及之后进行拦截和处理操作。这对于监控网页加载速度、过滤广告等非常有用。通常会有一个持久运行的后台脚本来监听并处理这些事件，例如注册`onBeforeSendHeaders`, `onResponseStarted`等来对网络流量进行修改或记录。 以下是一个使用“chrome.webRequest”API的例子： ```javascript chrome.webRequest.onBeforeSendHeaders.addListener( function(details) { for (var i = 0; i < details.requestHeaders.length; ++i) { if (details.requestHeaders[i].name === User-Agent) { details.requestHeaders[i].value = Custom User Agent; } } return {requestHeaders: details.requestHeaders}; }, {urls: []}, [blocking, requestHeaders] ); ``` 在这个例子中，我们修改了每个请求的“User-Agent”头信息，并将其设置为Custom User Agent. 除了这两个API之外，Chrome扩展还支持其他网络相关的功能，如`chrome.socket`, `chrome.proxy`, 和`chrome.identity`. 这些工具可用于更复杂的操作，例如低级TCP/IP通信、代理管理以及用户身份验证。 总结起来，“chrome-extension-network.zip”提供的示例项目是学习如何使用“chrome.runtime”和“chrome.webRequest”API进行网络请求处理的好资源。通过研究这个项目，开发者可以提升他们在Chrome扩展开发中的技能，并更好地理解浏览器环境下的网络请求运作方式。
     
  • SuperPoint-Pytorch：基于HTTPS的SuperPoint PyTorch实现
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    SuperPoint-Pytorch 是一个基于HTTPS的项目，提供了用PyTorch框架实现的SuperPoint算法代码。此项目便于研究者和开发者在图像特征检测任务中使用与改进该模型。 超点火炬是Superpoint模型的PyTorch实现和评估文件。我们在Rémi Pautrat的TensorFlow实现中得到了很大的帮助。 在兴趣点检测方面，我们的模型似乎没有完全收敛，但与同形加法结合使用时结果看起来不错。 与其他点检测模型相比，虽然总体效果不如原始模型，但在匹配点的数量上有所差异：对于原始模型而言是这样的情况；而在我们实施的版本中则是另一番景象。尽管目前的整体表现不尽如人意，但我们希望将来能够利用不同的模块（例如数据生成、单应性调整等）进行改进。 该文件涵盖了实现的所有阶段： 1. 生成综合数据集 - 创建一个包含100,000个人造合成形状图像的数据集，并附带名称和标签的相应文件。此步骤在Tesla V-100上大约需要耗时12小时。 2. 使用合成数据集进行Magicpoint训练。
     
  • 我自行训练的SuperPoint和SuperGlue模型
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    简介：本文介绍的是作者基于公开数据集自行训练的SuperPoint与SuperGlue模型。通过优化参数及调整架构，提升了模型在特征检测与匹配任务中的性能。 使用自己训练的superpoint与superglue模型进行图像配准。将对应的模型与图片放置在PretrainedNetwork目录下，并替换掉原有的文件即可开始使用。
     
  • PyTorch-Pretrained-BERT-Master_基于Python的BERT问答模型_BERT_
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    PyTorch-Pretrained-BERT-Master 是一个使用Python实现的BERT预训练模型库，专注于自然语言处理任务中的问答系统开发。 BERT预训练代码可用于语言模型的训练或进行文本分类、序列标注、问答等任务的继续训练。
     
  • 基于Pretrained-Model COCO的Fast-Rcnn图像主体识别实现
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    本研究利用预训练模型COCO优化了Fast R-CNN算法，有效提升了图像中主体对象的检测精度与速度，适用于多种场景下的高效目标识别。 coco_names.pynames = {0: background, 1: person, 2: bicycle, 3: car, 4: motorcycle, 5: airplane, 6: bus, 7: train, 8: truck, 9: boat, 10: traffic light, 11: fire hydrant, 13: stop sign, 14: parking meter, 15: bench, 16: bird, 17: cat}
     
  • PyTorch-Pretrained-ViT：在PyTorch中使用预训练的视觉变压器（ViT）
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    PyTorch-Pretrained-ViT是一款用于PyTorch框架的库，提供了一系列预训练的视觉变换器模型，适用于图像识别和分类任务。 快速开始 使用pip install pytorch_pretrained_vit安装，并通过以下代码加载预训练的ViT模型： ```python from pytorch_pretrained_vit import ViT model = ViT(B_16_imagenet1k, pretrained=True) ``` 概述 该存储库包含视觉变压器（ViT）架构的按需PyTorch重新实现，以及预训练的模型和示例。 此实现的目标是简单、高度可扩展且易于集成到您自己的项目中。 目前，您可以轻松地： - 加载预训练的ViT模型 - 评估ImageNet或您自己的数据集 - 在您的自定义数据集上微调ViT 即将推出的功能包括： - 在ImageNet（1K）上从头开始训练ViT - 导出到ONNX以进行有效推理
     
  • 基于深度学习Superpoint的Python图像全景拼接(支持Python2)
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    本项目运用深度学习模型Superpoint实现特征点检测与描述，在Python环境下进行图像间的匹配和全景拼接操作，兼容Python2版本。 使用SuperPoint方法代替SURF进行图像特征提取，并在Python版本的程序中实现图像拼接。