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SEG V0.0.3.7z

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简介：
SEG V0.0.3.7z 是一个软件或工具的压缩文件版本，具体功能和用途需参考官方说明。此版本号表示开发阶段早期迭代更新。 在rhino平台下用于grasshopper的插件已经更新至适用于rhino6和7版本的新版。此次更新包括以下内容： 1. 新增SEG.Curve.Line SDL组件。 2. 新增SEG.Curve.OffsetByPoint组件。 3. 新增SEG.Annotation.AnnotationPlane组件。 4. 新增SEG.Srf.PlaneSurface组件。 5. 修复了SEG.DataExchange.ReadExcel功能，使其支持单个单元格的读写操作。 6. 调整了SEG.Table.CreateTable电池以适应汉字宽度变化的问题。 7. 其他一些错误也得到了修正。

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  • SEG V0.0.3.7z
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    SEG V0.0.3.7z 是一个软件或工具的压缩文件版本，具体功能和用途需参考官方说明。此版本号表示开发阶段早期迭代更新。 在rhino平台下用于grasshopper的插件已经更新至适用于rhino6和7版本的新版。此次更新包括以下内容： 1. 新增SEG.Curve.Line SDL组件。 2. 新增SEG.Curve.OffsetByPoint组件。 3. 新增SEG.Annotation.AnnotationPlane组件。 4. 新增SEG.Srf.PlaneSurface组件。 5. 修复了SEG.DataExchange.ReadExcel功能，使其支持单个单元格的读写操作。 6. 调整了SEG.Table.CreateTable电池以适应汉字宽度变化的问题。 7. 其他一些错误也得到了修正。
     
  • SEG-Grasshopper案例
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    本案例介绍如何利用Rhino与Grasshopper结合使用SEG插件进行建筑设计和参数化设计的方法，展示其在实际项目中的应用。 SEG-Grasshopper实例，在幕墙设计道路上更进一步！ 01. 介绍 02. 犀牛基础操作 03. 犀牛简单建模 04. Grasshopper惯用名 05. Grasshopper菜单介绍（一） 06. Grasshopper菜单介绍（二） 07. Galapagos电池进化算法的应用 08. 面板生成_数据类型路径匹配 09. List操作 10. Tree操作 11. 向量平面操作 12. 面板编号操作 13. 面板生成及优化（一） 14. 面板生成及优化提参（二） 15. 实际案例中的面板生成及优化提参应用 16. 双曲面转单曲面介绍（一） 17. 双曲面转单曲面介绍（二） 18. 面板展开操作 19. 几何拓扑匹配 20. 复杂排序技术 21. 二面角的基本求法及实例应用 22. 拟合弧形钢架及其参数输出 23. 实例演示从骨架制作面板 24. 格栅匹配实例操作 25. 玻璃肋匹配实例操作 26. 平面图转三维模型生成 27. 制作单元体（一） 28. 制作单元体（二）
     
  • yolov11-seg-pt-enhanced
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    Yolov11-seg-pt-enhanced是一款基于YOLOv1架构改进的图像分割模型，采用PyTorch框架，并增强了模型性能和精度。 标题中的“yolov11-seg-pt”表明这是一个与深度学习模型相关的文件集，其中包含了YOLO（You Only Look Once）算法的第11个版本中的目标检测与分割功能。YOLO是一种广泛应用于图像识别领域的算法，它通过一次性处理整个图像，并结合边界框回归和概率计算，实现了快速准确的目标识别和定位。作为版本迭代的一部分，YOLOv11可能引入了更多的优化和改进，以增强模型的性能。 描述中的“1024程序员节，yolov11-seg分割预训练模型”点出了文件集发布的背景信息。每年的10月24日是程序员节，这一天用于纪念计算机程序员对社会所做的贡献。选择在这一特殊的日子发布这些模型可能旨在吸引程序员和AI研究者的关注。“分割预训练模型”的表述暗示了这些文件是一套已经经过训练的模型，可以应用于图像分割任务。 标签“yolov11-seg”进一步强调了这些文件与YOLOv11版本的目标检测和分割算法直接相关。这一标签可以帮助技术人员快速找到相关的资源。 文件名称列表中的“yolo11x-seg.pt”，“yolo11l-seg.pt”，“yolo11m-seg.pt”，“yolo11s-seg.pt”以及“yolo11n-seg.pt”分别代表了不同的预训练模型版本。“pt”可能表示PyTorch格式的文件，这是一个流行的深度学习框架。字母“x”，“l”，“m”，“s”和“n”则可能是不同复杂度或规模的模型缩写，“x”通常代表超大模型，“l”代表大型模型，“m”为中等容量，“s”表示小模型，“n”可能指的是最小的模型，这些不同的版本适用于处理各种大小与复杂程度的数据集。 由于这些文件是预训练过的模型，它们可以大大加快目标检测和图像分割项目的开发进程。研究者和开发者可以在原有基础上进行微调以适应特定的应用场景或任务需求，例如医疗影像分析、自动驾驶汽车中的视觉系统、智能监控以及无人机摄影等应用领域。 这个文件集为使用YOLO算法的研究人员与开发者提供了一系列预训练的目标检测及图像分割模型，能够显著节省时间和计算资源，并加速项目开发和实际应用。
     
  • SEG V0.0.3.2 更新版
    优质
    SEG V0.0.3.2更新版是对早期版本进行优化和改进后的最新迭代，包含多项功能增强、错误修复及性能提升，旨在为用户提供更佳体验。 本插件名为SEG，全称Second Effect Group，版本为0.0.3.2。该插件完全免费提供下载、分享和使用，并无任何限制条件；但未经作者许可的情况下，请勿以任何形式利用此插件或相关信息进行无关内容的宣传推广活动，也不得在分享过程中收取费用。如果使用者因本插件未知问题或缺陷而遭受损失，则作者不承担相关责任。这一声明适用于该插件的所有先前版本。
     
  • SEG-D查看器
    优质
    SEG-D查看器是一款专业的地质数据查看工具，专为处理和展示SEG-D格式的地震资料设计，帮助用户高效解析复杂的数据集。 SEG-D Viewer是一款用于查看地震勘探数据的软件，支持所有格式的SEG-D文件，并能够显示这些文件各个组成部分的具体细节。
     
  • Kvasir-SEG文件下载
    优质
    Kvasir-SEG是一款专为医学图像处理设计的专业软件，提供全面的数据分析与处理功能。本页面提供了该软件的最新版本下载链接及安装指南。 通过在GitHub上询问开发者的方式下载了医疗息肉数据集。
     
  • C# OpenVino Yolov8 Seg源码
    优质
    该代码库基于C#语言实现，融合了OpenVINO优化技术与YOLOv8及分割模型（Seg），旨在提供高效的物体检测和语义分割解决方案。 关于使用C# OpenVino Yolov8 Seg的源码博客内容可以在网上找到相关资料进行学习研究。该博客详细介绍了如何利用这些技术结合开发项目，并提供了详细的代码示例和教程，适合对计算机视觉领域感兴趣的开发者参考。
     
  • AIR-PolSAR-Seg数据集合
    优质
    AIR-PolSAR-Seg数据集是一套专门用于极化合成孔径雷达图像分割的研究资源，包含多样化的场景和标签信息，旨在促进PolSAR影像处理与理解的技术进步。 AIR-PolSAR-Seg数据集是一个专门用于极化合成孔径雷达图像分割的研究数据集。该数据集为研究人员提供了丰富的测试与训练样本，以促进在复杂环境下的遥感图像处理技术的发展。它包含多样的场景和条件，使得研究者能够评估不同算法的性能，并推动相关领域的技术创新。
     
  • Rhino-幕墙-版本 SEG 0.3.7.6
    优质
    Rhino-幕墙插件SEG 0.3.7.6是专为建筑师和设计师打造的专业工具，用于创建复杂、高效的建筑幕墙设计，支持参数化建模，提高工作效率。 本插件名为SEG，全称Second Effect Group，版本为0.3.7.6。该插件完全免费，并且可以自由下载、分享及使用而无需任何限制；但在未经作者许可的情况下，请勿以任何形式将此插件及相关信息用于与之无关的宣传活动中，也不得在分享过程中收取费用。若因本插件未知问题或缺陷导致使用者遭受损失，则作者不承担相应责任。该声明同样适用于所有先前版本的插件。
     
  • yolov5-seg相关的文件
    优质
    本文件集合包含YOLOv5-seg模型的相关资源和代码，用于实现语义分割任务。包括训练、测试及预训练权重等资料。 yolov5 7.0 包含 coco128-seg 数据集以及 yolov5-seg 的 s、m、l、n、x 五个预训练模型参数。