文件名称：nannernest:最佳花生酱和香蕉三明治
文件大小：15.54MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-03 15:32:58
machine-learning computer-vision deep-learning sandwiches Python
最讨厌的 一个小包装，用于优化花生酱和香蕉三明治上的香蕉覆盖率。 有关更多信息，请参见。 安装 需要Python 3.7+。 nannernest通常可通过pip安装。 由于我使用的嵌套库与某些C依赖关系以及出色的 ，我建议使用以下方式安装所有内容： 首先，请确保已安装和 。 如果您使用的是Linux，则可能已经安装了cmake ，并且可以使用以下命令安装boost sudo apt-get install libboost-all-dev 我在Mac上，安装了带有conda的cmake并通过brew boost了功能： conda install cmake brew install boost 接下来，pip安装我的nest2D fork： pip install git+https://github.com/EthanRosenthal/nest2D.git@downlo
【文件预览】：
nannernest-master
----poetry.lock(72KB)
----.gitignore(2KB)
----requirements.txt(549B)
----pyproject.toml(1KB)
----assets()
--------banana_and_bread.jpg(1.42MB)
--------plate.jpg(98KB)
--------rot.jpg(244KB)
--------polygons.csv(5KB)
--------banana.jpg(16KB)
--------banana_2.jpg(4.73MB)
--------banana_and_bread_2.jpg(4.49MB)
--------perfect_sandwich.jpg(4.46MB)
----LICENSE(34KB)
----.github()
--------workflows()
----README.md(3KB)
----tests()
--------conftest.py(155B)
--------test_cli.py(263B)
--------__init__.py(0B)
--------assets()
--------test_slicing.py(892B)
--------test_segmentation.py(3KB)
----nannernest()
--------__init__.py(59B)
--------nesting.py(10KB)
--------cli.py(3KB)
--------slicing.py(9KB)
--------slices.py(1KB)
--------__main__.py(69B)
--------viz.py(6KB)
--------exceptions.py(77B)
--------segmentation.py(5KB)