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论文PyTorch非官方实现QATM：面向深度学习的质量感知模板匹配
arxiv: https://arxiv.org/abs/1903.07254 原始代码（tensorflow+keras）：https://github.com/cplusx/QATM Qiita（日语）：https://qiita.com/kamata1729/items/11fd55992c740526f6fc
依赖
- torch(1.0.0)
- torchvision(0.2.1)
- cv2
- seaborn
- sklearn
- pathlib
使用方法
或者
python qatm.py -s sample/sample1.jpg -t template --cuda
- 添加
--cuda选项以使用GPU - 添加
-s/--sample_image指定样本图像 在当前实现中只能指定单个样本图像 - 添加
-t/--template_images_dir指定模板图像目录
[注意] 如果既未指定 -s 也未指定 -t，将执行演示程序，等同于：
python qatm.py -s sample/sample1.jpg -t template
- 还可以添加
--thresh_csv和--alpha选项
演示结果
template1_1.png 到 template1_4.png 包含在 sample1.jpg 中，但 template1_dummy.png 是一个虚拟图像，不包含在内
| template1_1.png | template1_2.png | template1_3.png | template1_4.png | template1_dummy.png |
|---|---|---|---|---|
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