街景专题

（2024，街景生成，道路拓扑生成器，对象布局生成器，成分集成和天气生成）Text2Street：街景的可控文本到图像生成

公和众和号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群） Text2Street: Controllable Text-to-image Generation for Street Views 目录 0. 摘要 2. 相关工作 3. 方法 3.1. 概述 3.2. 车道感知的道路拓扑生成器 3.3. 基于位置的对象布局生成器 3.4.

[評論] 歐盟促保護私隱 Google影「街景」先通知

连结：欧盟促保护私隐 G o o g l e 影“街景”先通知上一篇博客，我说道，觉得个人隐私被侵犯。没想到今天就看到这则新闻。欧洲人也跟我有相同的感觉。无论如何，希望最后的结果，Google 不要有双重标准，老外的隐私比较重要，照街景会先通知，老中没人吭气，就管你的去。隐私这件事，有人看得很开，可是有人看得很紧。要是哪天我穿短裤、拖鞋及背心，去买便当的画面，被放到网路上

【天池——街景字符识别】 Task5 模型集成

文章目录集成学习方法深度学习中的集成学习DropoutTTASnapshot 结果后处理小节集成学习方法在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许建议选取留出法，如果需要追求精度可以使用交

【天池——街景字符识别】Task4 模型训练与验证

文章目录构造验证集模型训练与验证模型保存与加载模型调参流程一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。构造验证集在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程中，模型是非常容易过拟合的。深度学习模型在不断的训练过程中训练误差会逐渐降低，但测试误

【天池—街景字符编码识别】Task3 字符识别模型

CNN介绍卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。 CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷积操作，得到下一次的输入。随着网络层的增加卷积核会逐渐扩大感受野，并缩减图像的尺寸。 CNN是

【天池—街景字符编码识别】Task 2 数据读取与数据扩增

文章目录 1 简介2 学习目标3 图像读取3.1 Pillow3.1.1 安装3.1.2 基本操作3.2 OpenCV 4 数据扩增方法4.1 数据扩增介绍4.2 常见的数据扩增方法4.3 常用的数据扩增库4.3.1 torchvision4.3.2 imgaug4.3.3 albumentations 5 PyTorch读取数据（Dataset、DataLoder） 1 简介

【天池—街景字符编码识别】Task 1 赛题理解

文章目录 1 比赛说明2 数据说明2.1 数据来源2.2 数据集2.3 数据标注信息（json文件） 3 评价标准4 提交的结果形式5 解题思路（重点）5.1 简单入门思路：定长字符识别5.2 专业字符识别思路：不定长字符识别5.3 专业分类思路：检测再识别 1 比赛说明比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/

天池大赛——街景字符编码识别比赛（零基础入门CV赛事）

1 赛题理解 1.1 题目内容识别街景图像中的门牌号。 1.2 数据集数据集来自Google街景图像中的门牌号数据集（The Street View House Numbers Dataset, SVHN），并根据一定方式采样得到比赛数据集。其中训练集30000张图片，检验集10000张图片，测试集A和B各40000张图片。图片大小不一，为三色RGB图片。标记信息为图片中各个数字的位置

AI：87-基于深度学习的街景图像地理位置识别

🚀 本文选自专栏：人工智能领域200例教程专栏从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。 ✨✨✨ 每一个案例都附带有在本地跑过的代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中，本专栏最终不低于200篇文章案例~ 一.基于深度学习的街景图像地理位置识别随着深度学习技术的飞速发展，人工智能在各个领域展现

联合办公WeWork在香港做装修，空间设计灵感源自城市街景

美国联合办公空间初创企业 WeWork 最近在亚洲扩张迅速。继去年在上海、北京连续开设三家后，今年又先后在香港铜锣湾和湾仔开放了两处联合办公空间。在香港的第一站，WeWork 落脚在了铜锣湾今年刚落成的一幢商业综合体 TOWER 535 里，并请来了香港本土建筑设计公司 NCDA 操刀空间设计，包括麦当劳和 Pizza Express 等连锁餐饮品牌，都是他们的客户，我们曾介绍过 NCDA 设

提供一种-街景图片语义分割的工作路线

1.该部分是做语义分割项目的一个工作汇报，详细记录了作者的思考过程，可作为一种街景图片语义分割的工作路线分享给大家。 2.mask-rcnn在目标识别上是一种优秀算法，它能够对街道上的物体进行精确识别。 3.附本文使用的mask-rcnn的setup.py和model.py 3.1 setup.py """The build/compilations setup

街景识别-零基础入门-task1

街景识别-理解篇名称街道字符识别目标 1.以计算机视觉为背景，预测街道字符编码，完成字符识别。 2.走进计算机视觉领域，锻炼并提高对数据建模的能力。数据数据集来自Google街景图像中的门牌号数据集（The Street View House Numbers Dataset, SVHN），并根据一定方式采样得到实验数据集。数据集在阿里云天池报名后可见并可下载，该数据来自真实

太牛了！街景转换广泛使用 3D 来自于微软 Bing! Maps

太牛了！街景转换广泛使用 3D 来自于微软 Bing! Maps 今天收到微软内部邮件，说到 Bing! Maps 地图的最新功能。一试，果不其然，太赞了，与大家分享。我有意不把图贴上来，因为图片根本无法表达那种体验，你必须亲自尝试一下！提请注意，最好在网速快的时候试，网速慢的时候体验就要打折扣了。微软42号楼的四面：自南向北自西向东