2.创建模板：使用`create_scaled_shape_model`函数，将图像样本转换成形状模板。此函数会提取目标的形状信息，并根据所提供的参数生成一个模板。3.模板缩放：可以选择调整模板的尺度，以适应不同尺度的目标对象。4.模板匹配：将创建的模板与待匹配图像进行匹配。可以使用 `find_scaled_shape_model`函数，它会返回匹配...
*创建形状模型的表示。 inspect_shape_model(imagereduced1,ModelImages,ModelRegions,5,30) *创建模板,准备匹配的形状模型。 create_shape_model(imagereduced1, 'auto',rad(-45),rad(90), 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID) *生成模板文件 write_shape_model(ModelID,'D:/...
create_shape_model —创建一个形状模板用于匹配 函数原型:create_shape_model(Template: :NumLevels,AngleStart,AngleExtent,AngleStep,Optimization,Metric,Contrast,MinContrast:ModelID) 描述: 算子create_shape_model创建一个模板,在图像模板中传递,作为用于匹配的形状模型。模型的ROI作为模板域传递。 输出参数ModelID...
3. 一个文本编码器,例如[CLIP的文本编码器](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel)。 **1. 自编码器(VAE)** VAE模型有两个部分,一个编码器和一个解码器。编码器用于将图像转换为低维的潜在表示,这将作为*U-Net*模型的输入。 解码器则将潜在表示转化为图像。
(1, x.shape[0], n_hidden) pred = model(h0, x) loss = criterion(pred, y) if (epoch + 1) % 5 == 0: print("epoch: ", '%04d' % (epoch + 1), 'cost =', '{:.6f}'.format(loss)) for i in y: target_num[int(id2word[int(i)])]+=1 test_loss += loss p=0 for ...