분류 전체보기142 파이썬 코딩할 때 전문가처럼 코딩해보기. Style Guide for Python Code 따르기. PEP 8-Python 코드 용 스타일 가이드에서 가장 티가 많이나는 코드 정렬 몇개를 추려보았습니다. 코드 스타일 가이드가 중요한 이유는 다른 분들과 협업을 하거나, 다른 사람의 코드를 볼 때 가독성이 좋습니다. 코드의 가독성이 올라가면 협업하는 시간도 줄일 수 있고 생산성도 올라갈 수 있겠죠?? 가볍게 읽고 아, 이런게 있구나 정도만 아시면 될 것 같습니다. 그럼 시작해보겠습니다. 함수안에 들어가는 인자는 줄을 맞춰서, 정렬을 해줍니다. # Correct: # Aligned with opening delimiter. foo = long_function_name(var_one, var_two, var_three, var_four) # Wrong: # Arguments on first line forbi.. 2021. 5. 15. MU-Net: Deep Learning-based Thermal IR Image Estimation from RGB Image 번역 초록 위성 원격 감지 또는 바이로버 온보드 센서에 의해 수집된 지형 이미지는 유성 로버의 지형 통과성 및 임무 계획을 결정하는 데 사용되는 지형 분류의 주요 출처이다. 지형 클래스를 위한 RGB와 IR 사이의 매핑 모델은 동일하거나 유사한 지형의 실제 RGB 및 IR 데이터 예에서 학습된다. 본 논문은 MU-Net(Multiple U-Net)이라는 새로운 클래스의 딥 러닝 아키텍처를 추가하고 더 나은 RGB-to-IR 매핑 모델을 도출하는 효율성을 보여주며, 들어오는 RGB 영상 및 학습된 RGB-IR 매핑에서 열 IR 영상의 추정을 과거 작업에 비해 향상시켰다. 1. 서론 지형 분류는 화성 탐사 로봇에 대한 자율 항행을 위한 핵심 구성 요소 중 하나이다. RGB와 열적외선(IR) 영상을 모두 사용하여 .. 2021. 5. 12. Deep Convolutional Neural Network-based Fusion of RGB and IR Images in Marine Environment 번역 초록 — 정확하고 자동적인 다중 대상 탐지를 설계하는 것은 자율 주행 차량에게 어려운 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 본 논문에서 최신 다중 모델 융합 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 탐지 성능을 향상시키기 위해 RGB 및 열적외선 카메라로부터 무료 정보를 제공한다. 이를 위해 먼저 관심 대상을 포함할 가능성이 있는 후보 제안을 추출하기 위해 각 입력 이미지에 대한 조밀한 단순 심층 모델로 레티나넷을 사용한다. 그런 다음, 모든 제안서는 두 가지 양식에서 얻은 제안을 연결하여 생성됩니다. 마지막으로, 중복 제안은 NMS(Non-Maximum Suppression)에 의해 제거된다. 핀란드 군도의 선박에 탑재된 센서 시스템에 의해 수집된 실제 해양 데이터 세트에 대해 제안된 프레임워크를.. 2021. 5. 11. 파이썬 화씨 온도에서 섭씨 온도로 바꿔주는 코드 섭씨와 화씨의 관계식은 다음과 같습니다: # 화씨 온도에서 섭씨 온도로 바꿔 주는 함수 def fahrenheit_to_celsius(fahrenheit): # 코드를 입력하세요. for i in range(len(fahrenheit)): temperature_list[i] = round((temperature_list[i]-32)*5/9, 1) return temperature_list temperature_list = [40, 15, 32, 64, -4, 11] print("화씨 온도 리스트: " + str(temperature_list)) # 화씨 온도 출력 # 리스트의 값들을 화씨에서 섭씨로 변환하는 코드를 입력하세요. fahrenheit_to_celsius(temperature_list) pri.. 2021. 5. 10. 이전 1 ··· 23 24 25 26 27 28 29 ··· 36 다음
