该论文指出识别每张图片所需要的最小分辨率是不同的，而现有方法并没有充分挖掘输入分辨率的冗余性，也就是说输入图片的分辨率不应该是固定的。论文进一步提出了一种动态分辨率网络 DRNet，其分辨率根据输入样本的内容动态决定。一个计算量可以忽略的分辨率预测器和我们所需要的图片分类网络一起优化训练。在推理过程中，每个输入分类网络的图像将被调整到分辨率预测器所预测的分辨率，以最大限度地减少整体计算负担。
原文地址：动态环境SLAM | Remove, then Revert - 基于多分辨率深度图的动态物体移除方法
本文来自SMPTE2019的演讲，演讲者是来自harmonic的高级产品销售经理Jean-Louis Diascorn。演讲主题是AI技术对广播和OTT内容分发中视频压缩的改善。
显示分辨率（屏幕分辨率）是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素有多少。由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的，显示器可显示的像素越多，画面就越精细，同样的屏幕区域内能显示的信息也越多，所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘，而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。显示分辨率一定的情况下，显示屏越小图像越清晰，反之，显示屏大小固定时，显示分辨率越高图像越清晰。图像分辨率则是单位英寸中所包含的像素点数，其定义更趋近于分辨率本身的定义。常见的分辨率(ps:图片中的分辨率长宽反过来理解下，没找到好的图，如4k：4096x2160)如下：
提出基于自适应的多分辨率Range Image的动态点移除算法，并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计，首先去除移动物体，然后将激光雷达扫描与子图相匹配，构建基于优先移除的面向高动态场景的LIO。
为了实现高精度的区域级多模态理解，本文提出了一种动态分辨率方案来模拟人类视觉认知系统。
卷积神经网络可以通过深度网络架构和给定的输入样本自动学习特征。然而，所获得的模型的鲁棒性在不同的场景中可能具有挑战性。网络架构的差异越大，有利于提取更多的互补结构信息，从而增强获得的超分辨率模型的鲁棒性。
我们都知道，小程序是一个跨系统的平台。这就意味着，小程序会在不同的设备上运行，但不同设备的分辨率会有差异。 在小程序中，如何在分辨率不同的设备上保证视觉元素的正常显示？这就需要名为 rpx 的动态尺寸
色彩分类（Color Classification）用于根据样本的颜色信息对其进行分类识别。与单色目标的分类识别类似，色彩分类过程也包括训练和分类两个阶段。
显著性目标检测模型通常需要花费大量的计算成本才能对每个像素进行精确的预测，因此这使得其几乎不适用于低功耗的设备。
由一个将所有场景变形映射到一个共同的正则配置的变形网络和一个从每个相机射线回归体积密度相关和视相关的RGB颜色的规范网络构成。
最近，来自南洋理工的华人团队基于Fuyu-8B打造出了80亿参数的多模态大模型OtterHD。
机器之心专栏 作者：MMLab@NTU 来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个基于零次学习文本驱动的 HDR 全景图合成框架。 伴随着元宇宙的浪潮和虚拟现实技术的不断进步，业内对于 3D 逼真写实渲染的需求愈发凸显。除去建模精细度，环境光照也是影响渲染质量的重要因素。在所有的图形学技术中，高动态范围全景贴图（HDRI）能够提供逼真的场景光照和沉浸式的环境纹理，是最通用且高效的方法。 然而，能够直接应用到渲染管线中的 HDRI 应具有足够多的场景细节、极高的分辨率和记录线性光照的高动态范围。这使得不
图像超分辨率技术指的是根据低分辨率图像生成高分辨率图像的过程，该技术希望根据已有的图像信息重构出缺失的图像细节。视频超分辨率技术则更加复杂，不仅需要生成细节丰富的一帧帧图像，还要保持图像之间的连贯性。
固定宽高比适配是指在游戏运行的过程中，保持游戏画面的宽高比不变，适应不同尺寸的屏幕。具体实现步骤如下：
Tom's Hardware高级编辑Brandon Hill表示：「事实上，我们对这个产品的发布感到有点惊讶，这显然也是由英伟达的合作伙伴驱动的。」
Xuan Hou, Yunpeng Bai, Ying Li, Changjing Shang, Qiang Shen
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】文本到2维图像、2维视频、3维模型，现在终于发展到3维模型视频了！ AI生成模型在过去这段时间里取了巨大的进展，就图像领域来说，用户可以通过输入自然语言提示来生成图像（如DALL-E 2，Stable Diffusion），也可以在时间维度上扩展生成连续的视频（如Phenaki），或者在空间维度上扩展直接生成3D模型（如Dreamfusion）。 但到目前为止，这些任务仍然处于孤立的研究状态，彼此之间不存在技术交集。 最近Meta AI的研究人员结
本文基于“跨界”思维，以 WEB 布局为例，从3个方面，谈谈设计与技术的关系： 1 自适应布局与响应式布局 2 CSS 的布局特性演进 3 设计语言与 WEB 前端框架 1 自适应布局与响应式布局 从早些年，由于显示器的尺寸变化较少， WEB 布局大部分都采用自适应布局，即宽度自适应，宽度采用百分比的方式进行设置。到后来，由于终端设备的分辨率的丰富， PC 端、移动端的同时需要兼顾，于是产生了根据屏幕分辨率进行动态布局的自适应布局。 自适应布局，设计师基于相对宽度进行设计，所有的元素考虑的是各自在宽
利用对属性设置百分比来适配不同屏幕，注意这里的百分比是相对于父元素； 能够设置的属性有 width、height、padding、margin，其他属性比如 border、font-size 不能用百分比设置的，先看一个简单例子：
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第37章 emWin6.x抗锯齿 本章节为大家讲解抗锯齿，关
起因 使用SmartPhone上的WinForm做了一个WM的小程序，结果放到手机上实际一运行。发现动态生成的控件在里面显示得都非常小，难以看清。 原因 我的问题是需要在InitializeComponent方法结束后，动态生成一些控件，如下： /// /// 这个方法会根据传入的实体模型，生成一些选择框，设置它们的大小、位置；并会改变其它控件的大小、位置。 /// /// <param name="categories"></param> priv
现在市场上的显示设备分辨率五花八门绿肥红瘦（主要是手机），所以屏幕适配是游戏开发过程中必不可少的步骤。
本文分享论文『Resolution Adaptive Networks for Efficient Inference』，由清华黄高团队提出分辨率自适应的高效推理网络RANet！MSDNet加强版！
当 4K 画质、60 帧视频在某些 APP 上还只能开会员观看时，AI 研究者已经把 3D 动态合成视频做到了 4K 级别，而且画面相当流畅。
在设置视频分辨率的时候需要注意要销毁掉已经存在的媒体流后重新使用新的约束的获取媒体流数据：
近期，多模态大型语言模型（MLLMs）因其能够理解和生成受视觉输入影响的语言而受到了广泛关注。这些模型融合了视觉和文本数据，使得应用范围涵盖了图像字幕生成、视觉问答和视频分析等众多领域。尽管取得了进展，但许多MLLM在有效结合高分辨率和长时程视觉输入与复杂的语言理解方面，同时保持简洁和高效性方面仍面临挑战。
美国当地时间2022年7月29日，全球领先的先进数字成像、模拟、触屏和显示技术等半导体解决方案开发商——豪威集团于当日发布了新款5000万像素图像传感器OV50E。
在地球观测领域，遥感技术已经成为我们获取地表信息的重要手段。而遥感分辨率，作为衡量遥感图像质量的关键指标，直接影响着我们对地球表面特征的理解和分析。今天，让我们一起深入探讨光学遥感卫星分辨率的奥秘，了解它如何塑造我们对地球的认知。
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关于屏幕适配，几乎每隔一段时间就会看见有人发出来说XXX方案，实现超级简单的适配方式等等。所以我把我目前了解过的常用的适配方案做个总结，并简单说说原理，从而让大家也初步了解各个方案的实现。（其实很多人都是看见别人写的适配方案，虽然可能实际在使用了，但是却从来没有去了解过这个方案的原理,而且遇到一些简单的坑的时候，因为不知道原理，也无法自己解决。）
GPT-4V 的推出引爆了多模态大模型的研究。GPT-4V 在包括多模态问答、推理、交互在内的多个领域都展现了出色的能力，成为如今最领先的多模态大模型。
对短视频平台直播来说，它受到的问题和直播平台的问题是相同的，在视频直播的码率、分辨率、帧率等问题上，都会受到各种因素的影响，具体的内容如下。
中国四维日新图产品 ，是以景为单位进行更新的遥感影像服务产品，该产品可提供长时间序列的高精度、高质量的历史影像服务。主要应用于国家土地执法督察、土地利用变更调查、土地利用动态遥感监测、环保固体废弃物监测、地质灾害监测、应急救灾、重大工程监测等业务。产品具有持续快速更新、历史影像齐全、在线服务、视觉效果好等特点。
本周五，英伟达的 GeForce 显卡驱动迎来了又一次更新，其中 AI 重制经典游戏的功能引人关注。
屏幕监控数据的管理就跟整理书房一样，既要提高效率，还要省点存储成本。视频压缩算法就像是书架上的魔法工具，可以在不损坏图画的情况下，把数据量“瘦身”一下，让数据管理变得更轻松。以下是一些利用视频压缩算法优化屏幕监控数据管理的方法：
【导读】今天给大家介绍一篇 ECCV 2020 Oral论文 ，该论文强调了同时考虑网络宽度和输入分辨率对有效网络设计的重要性。提出了一种新的互相学习的网络框架，即网络宽度和输入分辨率这两者互相学习，从而来实现自适应的精度-效率之间的平衡。
作者：Minjun Li，Haozhi Huang，Lin Ma, Wei Liu, Tong Zhang, Yu-Gang Jiang
本文介绍了基于深度学习的图像超分辨率技术，该技术可以生成更高清晰度的图像，并可以应用于各种领域，例如视频处理、医学成像和自然语言处理等。该技术使用深度学习算法来学习图像的底层表示，并利用这些表示来生成更高质量的图像。该技术还可以使用基于注意力的方法来选择最相关的图像区域，从而进一步提高图像质量。本文还介绍了一种基于深度学习的图像超分辨率技术，该技术可以在手机端使用，并可以节省用户75%的流量。
电子断层扫描是解析包含完整细胞区域的纳米级样本的三维结构的重要工具。细胞内部并不规则且拥挤，其内部结构在二维投影图像中会重叠。然而，远非一个混沌不堪的“细胞内容”，细胞内部实则高度有序。冷冻电子断层扫描能够揭示出细胞内部的瞬态超级复合体和长程相互作用，例如，不同细胞机制在病毒工厂中以协调的大型装配方式运作。从倾斜系列数据开始，断层图重构相对直接，尤其是当样品含有用于帮助对齐倾斜视图的基准标记时，因为这些倾斜角度是已知的（图5）。对于倾斜样品的三维散焦校正更为复杂，但可行，如在NovaCTF中实现的那样（Turonova等人，2017年）。
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看到Imagen这个字眼，那不是前阵子很火的文本图像生成圈的一个模型吗？这不，谷歌在10月份基于这个模型的基础上，发布了能够生成短视频的Imagen Video模型。
1、<live-pusher> 标签动态修改 enable-camera属性不生效如何解决？
右边则是工程代码编写的地方，pages目录下存放着所有页面相关的文件或目录，index目录和logs目录就代表着以上的两个页面：
[2023/11/10]在 SDXL 上发布 Motion Module（测试版）。高分辨率视频（即具有各种纵横比的 1024x1024x16 帧）可以在有/没有个性化模型的情况下制作。推理通常需要 ~13GB VRAM 和调整的超参数（例如，#sampling 步），具体取决于所选的个性化模型。签出分支SDXL以获取有关推理的更多详细信息。更多质量更好的检查站将很快可用。敬请关注。以下示例是手动下采样以实现快速加载
作者：Chen Geng, Hong-Xing Yu, Sharon Zhang, Maneesh Agrawala, Jiajun Wu
最近一直在忙RGBD，发现一个东西叫D2C，你如果单纯的搜索就发现没什么结果。但是功夫不负有心人，我在奥比的论坛找到啦！
一、背景 随着近些年屏幕设备的不断发展，各种显示设备的分辨率也越来越高，在尺寸保持基本不变的情况下，分辨率越高，设备的DPI也越高，清晰度也就越高。高DPI的设备给我们提供了更精细的画质，然而Windows上的大多数应用并没有适配高DPI的显示器，导致应用在这些设备显示模糊，体验非常差。 为了让应用在高DPI的设备上依然显示清晰，我们就需要对高DPI的设备进行适配。 二、基础概念 2.1 DPI是什么 DPI是Dots Per Inch的缩写，表示显示设备在每英寸上有多少个像素点。在开发过程中，
文 / Balu Adsumilli, Steve Benting, Chao Chen, Anil Kokaram, and Yao-Chung Lin
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