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    赛博朋克风格侧栏卡片样式修改

    最近迷上了赛博朋克风格和像素风格。在codepen上找了不少素材,有了不少灵感。干脆拿来试试手。 一开始是打算完全重写的。后来发现侧栏卡片的版块每个都是独立文件。要重写的话就要一个一个重写。那如果以前还有其他魔改侧栏的内容,岂不是也要重新维护。啊,想想就好麻烦。所以我们还是按照老规矩,直接用css覆盖上去吧。 适配样式的时候感觉还不错。没有多少需要用到important强行提高权值的地方。 这里必须吐槽一下jerry做目录卡片时那个百分比的效果。用span来装就不考虑行高。还不如用div呢。好歹不会挤占下面的元素内容。 多亏了洪哥推荐的在线clip-path生成工具。虽然那个工具只能按百分比生成,但至少找点方便多了。 这次因为用到了clip-path,我直接一口气把整个卡片切割出来了,所以代码显得非常的简洁。真是太好用了这个clip-path!

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    A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

    小物体(即32×32像素以下的物体)的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题,我们设计了创新的体系结构,并发布了新的数据集。尽管如此,许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络(GAN)的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性,而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。 在本文中,我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程,该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合,以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN,这是一种基于GAN的新型架构,可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明,我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s,无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。

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