在项目中，也有遇到一些小目标检测，尤其该目标是物体空间大小或纵横比、速度、遮挡、杂乱背景等变化，造成目标检测不到，误检、漏检等现象。...通过在包含40个不同类别飞行物体的数据集上训练第一个（广义）模型来实现这一点，迫使模型提取抽象特征表示。...飞行物体的目标检测仍然具有挑战性，这是由于物体空间大小/纵横比、速度、遮挡和聚集背景的变化较大。 02 背景前要 最近看新闻发现国外，发生的许多事件表明了无人机的恶意使用。...模型选择和评估 我们评估了模型的小型、中型和大型版本，以确定推理速度和mAP50-95之间的最佳折衷，然后优化超参数。...这导致我们选择中等尺寸的模型来开始调整超参数。由于缺乏计算资源，我们为每组超参数评估10个epoch，作为额外时期潜在性能的指标。
在AI绘画过程中，经常需要调整图像的尺寸以满足不同的需求。然而，在调整尺寸时，我们往往会遇到一个问题：如何保持图像的纵横比？...这是一个挑战，因为一旦我们改变了图像的宽度或高度，图像可能会变形，失去其原始的比例和形状。 为了解决这个问题，我们可以使用AI绘画保持图片纵横比插件。...这种插件可以在你调整图像尺寸时，自动计算并保持图像的纵横比，确保图像不会变形。 下载安装插件 这种插件的使用方法非常简单。首先，你需要在你的AI绘画软件中安装这个插件。...一旦安装完成，你就可以在你的AI绘画软件中看到一个新的选项，叫做“保持纵横比”。当你调整图像尺寸时，你可以勾选这个选项，软件就会自动计算并保持图像的纵横比。...缩放到最大尺寸 单击后，宽度和高度将根据配置的最大值缩放 纵横比将保留，较小或等效的尺寸将缩放以匹配 缩放到纵横比 单击后，当前尺寸将使用最大宽度或高度缩放到给定的纵横比 即4:3 of 256x512
本文针对一些常见的屏幕的分辨率做一下总结 VGA: 全称是Video Graphics Array（视频图形阵列）支持几种不同的分辨率，包括 640x480 （每像素4比特，16种颜色可选），320x200...（每像素8比特，256种颜色可选）和 720x400 的文本模式。...QVGA：Quarter VGA的缩写，顾名思义，即为VGA的四分之一尺寸，即在液晶屏幕上（LCD）显示的分辨率是 240x320像素。...QVGA支持屏幕旋转， 多用于手持设备 WQVGA：Wide QVGA扩展的QVGA， 分辨率为 400x240，多应用于手机和PDA SQCIF：Standard Quarter Common Intermediate...纵横比 视频/图像格式 4：3 QVGA, VGA, SVGA, XGA, UXGA, QXGA 5:4 SXGA 16:10 WXGA, WUXGA, WQXGA
这里有一些你可以生成图片变式的方式，以及一些高级设置：（详细设置请遵循下表） 1.提供关键词——‘风格’ 2.风格化 3.混沌 4.分辨率 5.纵横比 6.将图片作为提示作为URL进行传递 7.对图片提示赋权重...--quality 5 5.纵横比 捏可以明确输出图片的宽度：长度比。...这叫纵横比。默认输出是方形（1:1纵横比）。但是如果你想要电影化的视角——或者你只想给电脑做壁纸，可以调整纵横比。...--w 600 --h 300 你不能自定义纵横比——但是可以确定一些标准比例和一些非标准比例！...仍然有大量的想象和实验空间。尝试不同的提示并对你的创造而感到开心吧，祝你好运！
Pixtral本次也是成功避开了这个缺陷，单单比较文本模型的性能，也在同等尺寸的模型中居于前列。 另一点与大多数模型不同的是，Pixtral选择从头开始训练了一个全新的视觉编码器。...基于此，Pixtral 12B输入图片的分辨率和长宽比不受任何限制，并且在128K的上下文窗口范围内，想放多少张图片都行！...同时为了能够处理各种分辨率和纵横比的图像，作者对标准架构进行了四项关键更改： Break tokens：为了帮助模型区分具有相同patch数量（相同区域）但纵横比不同的图像，需要在图像行之间加入[IMAGE...序列打包：为了在单个批次中有效地处理图像，作者沿序列维度将图像展平并连接起来，并构建了一个块对角掩码，以确保来自不同图像的patch之间没有注意力泄漏。...RoPE-2D的变换可以表示为： 这样的设计可以自然地以原始纵横比适应高分辨率和低分辨率图像，从而显著提高多模态任务的性能。
什么是响应式图像？ 响应式设计是指网页在不同尺寸的设备上都有良好的显示效果。响应式设计的网页图像，就是响应式图像。...：指定图像的纵横比，图像将被裁剪到指定的纵横比。...纵横比指定为带斜杠的字符串在宽度和高度之间。例如16/9，将图像裁剪为16：9。...“无”，则图像将以文件的原始纵横比提供。...参数， 以指定要包含在响应中的纵横比和断点。
原文作者： Android 开发者平台 Fred Chung 最近几个月发布的 Android 手机型号，全面屏，特长纵横比（16:9 以上）和圆角的设计都已成为了一种潮流（如 Pixel 2 XL...因此大家千万不要忽略多尺寸屏幕优化的重要性。我们综合了一些应用兼容性测试的经验，和大家分享 Android OS 相关的支持和最佳实践。...需要注意的一点是最大支持纵横比的值只对不支持 resizableActivity 的 Activity 才有效。...若开发者没有长屏幕设备，我们建议在模拟器上设置合适的屏幕尺寸和屏幕分辨率等硬件属性，从而进行测试。 每一位开发者都希望在长屏幕设备上给用户留下深刻的印象。...我们很期待看到更多针对不同屏幕配置优化的 App 和游戏！
通过统一我们表示数据的方式，我们可以在比以前更广泛的视觉数据上训练扩散变压器，跨越不同的持续时间、分辨率和纵横比。...此方案也适用于图像，因为图像只是单帧视频。我们基于补丁的表示使 Sora 能够对可变分辨率、持续时间和纵横比的视频和图像进行训练。...可变持续时间、分辨率、纵横比 过去的图像和视频生成方法通常将视频调整大小、裁剪或修剪为标准大小，如分辨率为 256x256 的 4 秒视频。以原生大小对数据进行训练有几个好处。...它还使我们能够在以全分辨率生成之前以较小的尺寸快速制作内容原型 - 所有这些都使用相同的模型。 改进的取景和构图 以原始纵横比对视频进行训练可以改善构图和取景。...连接视频 可以使用 Sora 在两个输入视频之间逐渐插值，在具有完全不同主题和场景构图的视频之间创建无缝过渡。 图像生成功能 Sora 还能够生成图像。
xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。 Matrix Nets 这是一个「矩阵网络」，它的参数少、效果好、训练快、显存占用低。...简要介绍 研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。...因此，xNets提供了一种尺寸和纵横比感知结构。 研究者利用xNets增强基于关键点的目标检测。...3 Matrix Nets的优势 Matrix Nets的主要优点是它们允许方形卷积核准确地收集有关不同纵横比的信息。...研究者认为这是因为KP-xNet使用了一种尺度和纵横比感知的体系结构。
/imagine a dog) 生成基于您提供的提示的图像的主要命令。您还可以添加参数到此命令以指定图像的纵横比、大小、随机性等。.../imagine a cityscape - -seed 123456 纵横比（- -aspect或- -ar） 纵横比参数控制生成图像的宽度与高度之比。...通过指定特定的纵横比，你可以确保图像适合你的项目的限制。例如，如果你指定2:1的纵横比，则图像的宽度将是高度的两倍。 生成的图像将具有 2:1 的宽高比，从而得到更宽的景观视图。...关于Style 4a和4b的说明：—style 4a和—style 4b仅支持1：1、2：3和3：2纵横比。—style 4c支持高达1：2或2：1的纵横比。...构思一个与之相关的单词、短语或图像列表，这些列表可以用作提示。 尝试使用不同的提示结构和组合，看看哪种适合您的特定需求。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、图像传感器的尺寸（靶面大小）越大，成像质量越好 如果相同分辨率的相机，传感器面积越大，则其单位像素的面积也越大，成像质量也会越好。...同样的500万像素的摄像头，2/3”的传感器成像质量就要优于1/2”的。 2、图像传感器的尺寸单位换算 图像传感器的尺寸大小是指靶面对角线的长度，单位为英寸，1英寸等于16mm。...这样1/2”传感器对角线长度则为8mm，按照一般的传感器的长宽比为4：3的话，那么就对应勾股定理，1/2”的传感器长宽分辨率为6.4mm、4.8mm。...如某相机的分辨率为2588×1940的500万像素，像元大小为2.2um，则其传感器的尺寸为2588×2.2=5694um=5.694mm，宽方向为1940×2.2=4268um=4.268mm，即为1.../2.5”的传感器。
图1：整合了光学器件和颜色过滤器的图像传感器的常用排列 图像传感器是为满足不同应用的特殊目标而设计的，它提供了不同级别的灵敏度和质量。...1 传感器材料 硅制图像传感器应用最广，当然也会使用其他材料，比如在工业和军事应用中会用镓(Ga)来覆盖比硅更长的红外波长。 不同的摄像机，其图像传感器的分辨率会有所不同。...使用小光电二极管的传感器元件所捕获的光子数量没有使用大的光电二极管多。 如果元件尺寸小于可捕获的可见光波长(如长度为400纳米的蓝光)，那么为了校正图像颜色，在传感器设计中必须克服其他问题。...6 去马赛克 马赛克的一个主要挑战之一是像素插值，其作用是将邻近单元的颜色通道组合成单个像素。在给定传感器元件排列的几何形状以及单元排列的纵横比的条件下，这是一个重要的问题。...因为在马赛克传感器中，空间元件分辨率大于最终组合的RGB像素分辨率，某些应用需要原始传感器数据，以便尽可能利用所有的精度和分辨率，或者有些处理要么需要增强有效的像素分辨率，要么需要更好地实现空间精确的颜色处理和去马赛克处理
在推断时，用户可以通过这种尺寸调节来设置图像所需的直观分辨率。显然 ，模型已经学会将条件 与分辨率相关的图像特性。 如图，研究人员显示了从SDXL中用相同的随机种子抽取4个样本，并改变大小调节。...当调节较大的图像尺寸时，图像质量明显提高。 如下是SDXL的输出，与SD以前版本的比较。对于每个prompt，研究人员在DDIM采样器和cfg-scale 8.0的50步的3个随机样本。...全面训练 受到以上技术启发，研究人员还对模型进行微调，以同时处理多个纵横比：将数据分割成不同纵横比的桶形，在这里尽可能保持像素计数接近1024×1024，相应地以64的倍数改变高度和宽度。...首先，在一个内部数据集上预训练一个基础模型，其高度和宽度分布显示为60万个优化步骤，分辨率为256 × 256，批大小为2048，使用如上所述的尺寸和裁剪调节。...然后，研究人员继续对512×512的图像进行训练，再进行20万个优化步骤，最后利用全面训练，结合0.05的偏移噪声水平，在约1024×1024像素区域不同纵横比训练模型。
Uncrop 是一种由 AI 驱动的“修图”工具，可以通过生成扩展背景来增强现有照片或图像，从而改变任何图像的纵横比。...它使用Stability AI 的 Stable Diffusion XL 模型的高级算法来重建和扩展图像以调整尺寸。 今天，让我们看看如何使用此工具来绘制我们的 AI 图像。...Uncrop 让用户只需几个简单的步骤即可扩展图像尺寸、增强视觉构图并生成视觉上可信的上传图像中缺失内容的表示。 1) 导入你的图像 首先上传你想扩展的图片。...将图片拖入即可 2) 选择所需的纵横比 拖动图像周围的按钮以调整所需的纵横比。或者，您可以直接选择“风景/肖像/方形”。...3) 不同的图像选项 选择“下一步”，未裁剪过程将生成与新宽高比相对应的图像数量。 此时clipdrop就开始为我们生成扩展了，来看看效果吧。
窗口尺寸自适应有两个点需要介绍，第一是相同的影片相同的窗口尺寸，但分辨率不同该如何展示；第二个点是相同的影片分辨率、但不同的手机窗口尺寸该如何展示。 ?...以当前视频为例，它的分辨率是一定的，我们来看一下两个不同的手机是如何展示的。...上图展现的是同样的手机尺寸，针对不同的视频分辨率是如何处理的。...设备比例都是9：16，从像素高度上是比左侧视频要高要大的，我们可以发现在截取视频位置之后做一个缩放，保证了视频的纵横比，让画面内容在窗口上不出现拉伸。...总体的原则是保证窗口的纵横比在原始图片中，以聚焦中心点为中心截取一块最大的区域，同时保证做到画面内容不拉伸。 ?
窗口尺寸自适应有两个点需要介绍，第一是相同的影片相同的窗口尺寸，但分辨率不同该如何展示；第二个点是相同的影片分辨率、但不同的手机窗口尺寸该如何展示。...以当前视频为例，它的分辨率是一定的，我们来看一下两个不同的手机是如何展示的。...上图展现的是同样的手机尺寸，针对不同的视频分辨率是如何处理的。...设备比例都是9：16，从像素高度上是比左侧视频要高要大的，我们可以发现在截取视频位置之后做一个缩放，保证了视频的纵横比，让画面内容在窗口上不出现拉伸。...总体的原则是保证窗口的纵横比在原始图片中，以聚焦中心点为中心截取一块最大的区域，同时保证做到画面内容不拉伸。
Technical Evolution of Multi-Scale Detection 多尺度检测（Multi-scale detection）对象的 “ 不同尺寸 ” 和 “ 不同纵横比 ” 是目标检测的主要技术难题之一...早期的检测模型，如VJ检测器和HOG检测器，都是专门针对具有 “ 固定长宽比 ” (如人脸和直立的行人)的对象，只需构建特征金字塔，并在其上滑动固定大小检测窗口。当时没有考虑检测 “ 各种纵横比 ”。...“ 混合模型 ”是当时最好的解决方案之一，它通过训练多个模型来检测不同纵横比的物体。除此之外，基于范例的检测通过为训练集的每个对象实例 ( 范例 ) 训练单独的模型，提供了另一种解决方案。...它的主要思想是在图像的不同位置预先定义一组不同大小和宽高比的参考框(即锚框)，然后根据这些参考框预测检测框。...近两年来另一种流行的技术是多分辨率检测，即在网络的不同层检测不同尺度的目标。由于CNN在正向传播过程中自然形成了一个特征金字塔，更容易在较深的层中检测到较大的物体，在较浅的层中检测到较小的物体。
跨尺度预测 yolov3网络在3个不同尺寸的特征图下，每个尺寸的特征图预测出3个boxes，anchor box还是采用聚类的方法得到9个anchor box，然后3个不同的尺寸特征图各得到3个anchor...yolo3会利用第82、94、106层的特征图来进行不同尺寸的目标检测。...82层的图像小（分辨率低），感受野大，可以到检测图像中较大的目标； 94层的图像中等，感受野中等，可以检测到图像中不大也不小的目标； 106层的图像大（分辨率高），但感受野相对最小，可以检测到图像中较小的目标...YOLOv1的缺点也很明显：在目标位置的预测上还不够准确；很难检测小目标(比如鸟群)；很难泛化到新的或不常见的纵横比图片上； YOLOv2在学习速度、准确度、对小目标的检测、对不同尺度图片的检测上都有提升...； YOLOv3采用了更深的网络来提取特征，准确度提升了2%以上，速度下降了，但是仍然比其他模型要高很多； YOLOv3采用了跨尺度预测和FPN( feature pyramid networks)的结构
猜测：Sora可能还会使用谷歌的Patch n‘Pack（Navit），以使DIT能够适应不同的分辨率/持续时间/长宽比。...而Sora引入的，是一种全新的范式转变——新的建模技术和灵活性，可以处理各种时间、纵横比和分辨率。...这些patch，能使我们能够摆脱卷积神经网络进行图像处理。 然而，视觉Transforemr对图像训练数据的限制是固定的，这些数据的大小和纵横比是固定的，这旧限制了质量，并且需要大量的图像预处理。...而通过将视频视为patch序列，Sora保持了原始的纵横比和分辨率，类似于NaViT对图像的处理。 这种保存，对于捕捉视觉数据的真正本质至关重要！...传统的视频模型，是在限制性更强的数据集、更短的长度和更窄的目标上进行训练的。 而Sora利用了庞大而多样的数据集，包括不同持续时间、分辨率和纵横比的视频和图像。
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