| Fri, 19 Feb 2010 08:43:10 -0500 |
savardf |
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
|
| Thu, 18 Feb 2010 14:44:23 -0500 |
Xavier Glorot |
merge
|
| Thu, 18 Feb 2010 14:43:53 -0500 |
Xavier Glorot |
Changes to fit with visualisation
|
| Thu, 18 Feb 2010 14:27:49 -0500 |
boulanni |
Added captcha support in pipeline.py
|
| Thu, 18 Feb 2010 14:16:54 -0500 |
boulanni |
Added digits and uppercase letters to list of possible characters in captchas
|
| Thu, 18 Feb 2010 14:15:47 -0500 |
boulanni |
Fixed bug in pycaptcha/Facade.py
|
| Thu, 18 Feb 2010 12:58:34 -0500 |
Xavier Glorot |
little changes in Rature and occlusion to fit with visualisation
|
| Thu, 18 Feb 2010 12:33:17 -0500 |
Xavier Glorot |
reduced affine transform coefficient
|
| Thu, 18 Feb 2010 11:10:53 -0500 |
SylvainPL |
Maintenant, plus grande probablite d'effectuer une occlusion. Proba= 0.3 maintenant
|
| Thu, 18 Feb 2010 10:55:29 -0500 |
SylvainPL |
Correction d'un petit bug (random.randint a des bornes inclusives, ce qui pouvait creer un petit bug)
|
| Thu, 18 Feb 2010 10:53:36 -0500 |
SylvainPL |
Maintenant, les ratures sont fabriquees a partir de 1 qui ont ete transformes pas mal. Les ratures peuvent maintenant etre plus d'une. Proba 0.15 d'effectuer une rature
|
| Wed, 17 Feb 2010 17:45:48 -0500 |
Xavier Glorot |
changed some transformation paramters to better fit with visualization
|
| Wed, 17 Feb 2010 17:06:54 -0500 |
fsavard |
Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé)
|
| Wed, 17 Feb 2010 16:25:44 -0500 |
Xavier Glorot |
small change to testtransformation to match with the pipeline behavior
|
| Wed, 17 Feb 2010 16:23:54 -0500 |
Xavier Glorot |
changed again the variance scaling for Distorsion Gauss, come back to the original
|
| Wed, 17 Feb 2010 16:22:54 -0500 |
Xavier Glorot |
changes on pipeline mecanism: we now sample a different complexity for each transformations, this because when we use the same sampled complexity for all the modules 1/8 of the time we are close to 0 and we obtain an image very close to the source, we now save a complexity for each module in the parameters array
|
