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GVAnnotations.zip 保持不变,因为这个文件名已经是简洁明了的形式,并没有需要改进的地方。但如果要进行微调以符合更通用的描述习惯,可以改为 gv_annotations.zip(小写字母形式),但改动幅度超过了8%,所以维持原样更为合适。

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简介:
GVAnnotations.zip 是一个包含注释和标注数据的压缩文件,适用于图像或视频分析项目,便于研究者下载使用。 OsgEarth下战术标图需要加载到另一个页面运行。

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  • GVAnnotations.zip
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    GVAnnotations.zip 是一个包含注释和标注数据的压缩文件,适用于图像或视频分析项目,便于研究者下载使用。 OsgEarth下战术标图需要加载到另一个页面运行。
  • TestRttr.zip 标题语义上标题求,“测试RTTR(TestRttr.zip)”。
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    简介:此文件名为TestRttr.zip,是一个压缩文件,包含与RTTR相关的测试数据或代码。具体用途需解压查看内容以确定。 使用VS2017开发的C++反射库RTTR的一个示例程序。该demo附带了0.9.6版本的RTTR库头文件以及编译好的dll文件。
  • applyhatch.m 修标题,而性语言标题。
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    简介:该文件名为 applyhatch.m 的脚本用于在图形中应用网格填充或图案(称为hatching),以增强视觉效果并提供额外的数据区分能力。 解决了不存在的hardcopy问题。由于之前的applyhatch函数使用了hardcopy函数,在新版Matlab中无法正常使用。这个Matlab文件可以解决上述问题。
  • libopencv_world450.dll.a(无特定。)常见:libopencv_world4.5.0.dll.a
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    简介:该文件名为libopencv_world4.5.0.dll.a,是OpenCV库的一个动态链接文件,用于整合和简化基于OpenCV的项目开发与部署过程。 已经在Windows和MINGW64环境下编译好的OpenCV 4.5.0所有静态库合集,使用时只需指定这个动态库,并将所在文件夹添加到PATH环境变量中即可。
  • cpu_nms.py 求,: nms_cpu.py
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    简介:此Python脚本实现非最大值抑制(NMS)算法的CPU版本,用于在目标检测中筛选出最佳边界框预测,提高模型准确性和效率。 为了覆盖原模型中使用的 `cpu_nms.pyx` 文件并解决遇到的 `ModuleNotFoundError: No module named utils.nms.cpu_nms` 错误,请按照以下步骤操作: 1. 确认项目的文件结构,找到或创建相应的路径以放置新的 `cpu_nms.pyx` 文件。 2. 编写或修改这个新文件,并确保其内容符合项目的需求和标准。这可能涉及调整算法逻辑、导入语句等细节。 3. 完成代码编写后,需要编译 `.pyx` 文件为 Python 可以直接调用的模块形式。可以使用 Cython 工具进行编译。 4. 编译成功之后,在项目中正确引用和导入新生成的 `cpu_nms` 模块。 通过这些步骤应该能够解决指定错误,并使模型正常运行。
  • wlfullclient.jar(优化部分。)
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    wlfullclient.jar是一个包含Oracle WebLogic Server所有公共类和接口的Java Archive文件,适用于开发与该服务器兼容的应用程序。 WebLogic Server 12.2.1.4对应的wlfullclient.jar文件是该版本中的一个重要客户端库文件。
  • labelImg.zip 标题无求,:LabelImg工具.zip。出限制,最佳选择。
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    简介:labelImg.zip包含一个用于图像标注的开源工具,帮助用户在图片上添加边界框和标签,适用于机器学习数据准备。 labelImg可以轻松打开并使用。它可以生成YOLO所需的txt文件,无需再将xml转换为txt。需要注意的是:文件路径和命名不能包含中文字符。