ICCV 2019

本工具利用白平衡模拟技术，优化了图像处理中的色彩增强方法。它显著改进了计算机视觉任务，如图像分类和语义分割的模型表现。该工具是基于我们的研究成果，解决了深度学习中由于颜色恒常性问题导致的性能下降。此研究于2019年在国际计算机视觉会议（ICCV）上发布。项目详情请访问：http://cvil.eecs.yorku.ca/projects/public_html/wb_emulation/index.html。使用步骤包括：1. 运行install_.m；2. 可尝试单图像处理的demo_single_image.m、批量处理的demo_batch.m、以及处理并生成图像与真实文件对的demo_WB_color_augmentation.m；3. 提供GUI界面的demo_GUI（位于GUI目录）。

通过Pytorch重新实现的Deep-SR-ITM，该模型结合超分辨率和逆色调映射，特别设计用于4K UHD HDR应用。研究团队金秀艺、吴志亨和金曼彻尔在IEEE计算机视觉国际会议上进行了口头报告。代码基于原Matlab版本转换而来，保留了原始设置，重点不在改进基线，而在于提供不同实现的选择。测试环境包括Ubuntu 16.04 LTS，Python 3.7.5，Pytorch 1.3.1，TorchVision 0.4.2，CUDA 10.1，OpenCV 3.4.2。数据准备阶段包括从.mat格式转换为'.png'格式，适用于SDR和HDR图像。如需更多细节，请参阅原始repo。

我们提供了ICCV 2017年论文《用于光偏振高度估计的线性微分约束》的Matlab代码实现。此代码支持多种调用方式，根据选项结构选择优化约束条件。使用该代码可以推导出天顶角θ，并生成估计的高度图。详细功能包括光源方向、蒙版处理以及非偏振强度图像的应用。

Stanford的Fei Li在2005年ICCV会议上展示了一个词袋模型的示例程序，需要进行路径和其他细节的修改，以确保程序可以成功运行，尤其是codebook文件的补充。

我们的ICCV 2013研究，专注于通过显著性匹配改善人员重新识别的Matlab代码，提升VIPeR和CUHK01数据集的评估效果。安装步骤包括下载VIPeR数据集，并在指定目录设置CUHK01数据集。针对Windows系统，需修改特定脚件路径。我们的演示demo_salmatch_cuhk01.m展示了在CUHK01数据集上运行的结果，达到了30.04%的精度。

提供了ICCV 2017年会上关于PyraNet用于人体姿势估计的培训和测试Matlab代码。感谢杨伟、李爽、欧阳万里、李洪生和王小刚的贡献。安装依赖项：luarocks install hdf5、luarocks install matio、luarocks install optnet（可选）、luarocks install nccl（建议用于多GPU训练）。确保在使用多GPU训练时设置LD_LIBRARY_PATH以指向libnccl.so文件。数据集准备：创建符号链接指向MPII数据集的图像目录：ln -s PATH_TO_MPII_IMAGES_DIR data/mpii/images；创建符号链接指向LSP数据集的图像目录：ln -s PATH_TO_LSP_DIR data。

基于 Hyper-V 虚拟化平台，使用两台 Windows Server 2019 Datacenter 虚拟机，搭建 SQL Server 2019 AlwaysOn 高可用性集群的详细操作步骤和配置记录。

2019年最新版IP数据库（MDB格式），包含470198条记录。

Typro 2019 是一款帮助用户提升打字速度和准确性的练习工具。通过其提供的多种练习模式和个性化设置，用户可以循序渐进地提升打字技能。 核心功能:* 多样化的练习模式：从字母练习到文章练习，满足不同阶段的学习需求。* 个性化设置：根据个人习惯调整打字界面和练习内容。* 实时反馈：及时了解打字速度和准确率，帮助用户发现并改进问题。* 进度追踪：记录练习成果，见证个人进步。 Typro 2019 助您轻松掌握高效输入，提升工作和学习效率。

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