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在不同图像坐标上计算多个尺度后的鼠标位置

，可以通过以下步骤实现：

获取鼠标在不同图像坐标上的位置信息。
- 鼠标位置信息可以通过前端开发中的鼠标事件（如mousemove）获取，或者通过移动开发中的触摸事件获取。
- 在不同图像坐标上的位置信息可以通过前端开发中的坐标转换函数（如clientX/clientY、pageX/pageY、screenX/screenY）进行转换。

计算多个尺度后的鼠标位置。
- 多个尺度可以通过前端开发中的缩放函数（如transform:scale）实现，或者通过后端开发中的图像处理库进行缩放。
- 在不同尺度下，可以通过简单的比例计算来获得多个尺度后的鼠标位置。例如，如果缩放比例为0.5，则新的鼠标位置为原始位置乘以0.5。
应用场景和优势：
- 应用场景：在图像处理、多媒体处理、人工智能等领域中，经常需要对图像进行不同尺度的处理，例如缩放、裁剪、旋转等。在这些场景下，计算多个尺度后的鼠标位置可以帮助我们更准确地定位和处理图像中的特定区域。
- 优势：通过计算多个尺度后的鼠标位置，可以实现对图像的精细操作和精确控制，提高图像处理的准确性和效率。
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点云深度学习系列三： SPLATNet

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无需训练的框约束Diffusion：ICCV 2023揭秘BoxDiff文本到图像的合成技术

这篇论文的研究背景是图像生成领域中存在的一个难点 - 如何从低质量的图像中恢复高质量的细节信息。这对很多下游应用如监控视频分析等都是非常重要的。现有的图像生成方法通常只关注单一的子任务，比如一个方法仅仅做去噪，另一个方法仅仅做超分辨率。但是实际中低质量的图像往往同时存在多种缺陷，比如既存在噪声，又存在模糊，分辨率也较低。所以仅仅做一种类型的生成是不够的，生成效果会受限。例如，一个只做去噪而不做超分的方法，可以去掉噪声，但是图片分辨率仍然很低，细节无法恢复。反过来，一个只做超分而不去噪的方法，可能会在增强分辨率的同时也放大了噪声，产生新的伪影。另外，现有方法在模型训练过程中，没有很好的约束和反馈来评估生成图像的质量好坏。也就是说，算法并不知道哪些部分的生成效果好，哪些部分效果差，缺乏对整体效果的判断。这就导致了细节品质无法得到很好的保证。所以说，现有单一任务的图像生成方法，很难处理图像中多种类型的缺陷;而且也缺乏对生成质量的约束，难以恢复图像细节。这是现有技术面临的问题与挑战。

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HandAI开源项目，拉近人和摄影的距离：基于手势识别完成不同的拍摄行为

在12月初，我诞生了这个想法。现在的拍摄效果的转换都是人和机器通过物理接触完成，包括开始拍摄，各种拍摄效果等，几乎都是通过手指来完成。人类具有丰富的表达自我的能力，手势是表达自我的手段之一。无论是哪个地域的文化，一些手势都有其含义。在深度学习时代，我们完全可以用手势代替手指，告诉机器我们想做什么样的事情，想调换什么拍摄模式，因此HandAI诞生了。固然手指在更多的场合还是很方便，但我做这个事情，不想去探讨手势控制的价值以及实用性，我只是单纯想做这个事情。

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CVPR2024 | HUGS：人体高斯溅射

真实渲染和人体动态是一个重要的研究领域，具有在AR/VR、视觉特效、虚拟试衣、电影制作等众多应用。早期的工作创建人类化身依赖于多相机捕捉设置中的高质量数据捕捉、大量计算和大量手工努力。最近的工作通过使用3D参数化身体模型如SMPL，直接从视频生成3D化身来解决这些问题，这些模型具有高效光栅化和适应未见变形的能力。然而，参数化模型的固定拓扑结构限制了对衣物、复杂发型和其他几何细节的建模。最近的进展探索了使用神经场来建模3D人类化身，通常使用参数化身体模型作为建模变形的模版。神经场在捕捉衣物、配饰和头发等细节方面表现出色，超越了通过纹理和其他属性光栅化参数化模型所能实现的质量。然而，它们也有不足，特别是在训练和渲染效率方面较低。

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只需1080ti，即可在遥感图像中对目标进行像素级定位！代码数据集已开源！

这篇论文介绍了一项新的任务 —— 指向性遥感图像分割（RRSIS），以及一种新的方法 —— 旋转多尺度交互网络（RMSIN）。RRSIS 旨在根据文本描述实现遥感图像中目标对象的像素级定位。为了解决现有数据集规模和范围的限制，本文构建了一个新的大规模 RRSIS 数据集（RRSIS-D），其中涵盖了多种空间分辨率的图像和具有尺度和角度多样性的分割目标（已公开！）。

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YOLO 算法最全综述：从 YOLOv1 到 YOLOv5

YOLO系列是基于深度学习的回归方法，本文详细介绍了从YOLOv1至最新YOLOv5五种方法的主要思路、改进策略以及优缺点。

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YOLO算法最全综述：从YOLOv1到YOLOv5

来源：知乎初识CV 深度学习爱好者https://zhuanlan.zhihu.com/p/136382095本文共8000字，建议阅读15分钟本文为大家介绍了YOLO算法的最全综述。 YOLO官网： https://github.com/pjreddie/darknet YOLO v.s Faster R-CNN 1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-CNN中尽管RPN与fast rcnn共享卷积层，但是在模型训练过程中，需要反复训练RPN网络和f

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1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-CNN中尽管RPN与fast rcnn共享卷积层，但是在模型训练过程中，需要反复训练RPN网络和fast rcnn网络.相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类),YOLO只需要Look Once.

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据介绍，DeepFashion2 Challenge是基于DeepFashion1和DeepFashion2 公开数据集基础上的计算机视觉领域技术竞赛。今年的比赛分为两个赛道，服饰关键点估计及服饰检索（Clothes Retrieval）。

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深度学习Pytorch检测实战 - Notes - 第5章单阶多层检测器：SSD

SSD（Single Shot Multibox Detecor）算法借鉴了Faster RCNN与YOLO的思想，在一阶网络的基础上使用了固定框进行

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R-FCN、Mask RCNN、YoLo、SSD、FPN、RetinaNet…你都掌握了吗？一文总结目标识别必备经典模型（二）

机器之心专栏本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。本文将分 3 期进行连载，共介绍 17 个在目标检测任务上曾取得 SOTA 的经典模型。第 1 期：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-C

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FoveaBox：目标检测新纪元，无Anchor时代来临 | 技术头条

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FoveaBox：目标检测新纪元，无Anchor时代来临！

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