在不降低质量的情况下裁剪和调整一组图像的大小 - 腾讯云开发者社区

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在 Linux 终端调整图像的大小

ImageMagick 是一个方便的多用途命令行工具，它能满足你所有的图像需求。ImageMagick 支持各种图像类型，包括 JPG 照片和 PNG 图形。...调整图像大小我经常在我的 Web 服务器上使用 ImageMagick 来调整图像大小。例如，假设我想在我的个人网站上发一张我的猫的照片。... 的照片调整到一个更容易管理的 500 像素宽度，请输入: $ convert PXL_20210413_015045733.jpg -resize 500x sleeping-cats.jpg 现在新图片的大小只有...Sleeping cats 你可以用 -resize 选项同时提供宽度和高度尺寸。但是，如果只提供宽度，ImageMagic 就会为你做计算，并通过调整输出图像的高度比例来自动保留长宽比。...例如，在 Fedora 或类似系统上： $ sudo dnf install imagemagick 在 Debian 和类似系统上： $ sudo apt install imagemagick

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人工智能系统可以调整图像的对比度、大小和形状

现在，一名软件开发人员利用人工智能的生成能力来操纵图像中的对比度、颜色和其他属性。...“CycleGAN的图像到图像的转换采用了一组图像，并试图使它看起来像另一组图像，”Grimm在博客中解释说。训练数据是未配对的，这意味着数据集中的图像之间不需要精确的一对一匹配。...这个系统被她称为“艺术构图属性网络”(Art Composition Attributes Network，简称ACAN)，她学会了在制作照片的同时改变八种不同的构图属性:纹理、形状、大小、颜色、对比度...在测试中，ACAN成功地将主要为橙色的图像转换为互补颜色为蓝色和青色的新图像，以及从其他图像提取形式、颜色和纹理。...在一些生成的样本中，重构照片中的对象与源图像中的对象几乎没有相似性——这是对对比度、大小和形状进行调整的结果。

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学界 | 海康威视联合提出注意力聚焦网络FAN：提升场景文本识别精确度

子图像 (a) 至 (f) 分别代表正常、复杂背景、模糊、不完整、字符大小不同和字体不正常的图像。动机。...我们都知道真实的场景文本识别任务中存在很多复杂图像（比如扭曲或重叠的字符，不同字体、大小、颜色的字符，以及复杂背景图像等）或低质量图像。图 1 展示了复杂/低质量图像的实例。...我们在真实数据上仔细分析了基于注意力方法的很多中间结果和最终结果，发现表现不佳的一个主要原因是注意力模型评估的对齐很容易因为图像的复杂性和/或低质量而受到损坏。...为了预测第 t 个目标，我们首先为每个由 CNN-LSTM 获得的特征向量 h_j 评估中心位置 c_t，j，并计算所有中心的总权重获取权重位置 c_t，然后从输入图像或卷积输出中裁剪一组特征，针对注意力区域进行聚焦操作...目前最先进的技术是基于注意力机制的编码器-解码器框架，该技术以纯数据驱动的方式学习输入图像和输出序列的映射关系。然而，我们发现目前基于注意力机制的方法在复杂和低质量图像中表现不佳。

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DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练，在不损失精度的情况下减少70%的模型大小，提升三倍速度

这种组合使得模型在精细调整后达到了比当前最先进技术更高的恢复水平，特别是在对话、代码生成和指令执行等复杂任务上。...例如，通过量化和稀疏化，模型在CPU上的速度提升了多达8.6倍。...通过使用稀疏化和量化的方法，模型在CPU上的处理速度提升了最多8.6倍。与以前研究的比较：相比于之前的研究，该论文中的方法在保持模型准确率的同时，能够实现更高级别的稀疏度和更快的处理速度。...本研究中的稀疏预训练和精细调整的结合，特别是在复杂的大背景任务上，显示了优于传统方法的准确率恢复能力，这表明作者提出的方法能够有效克服以往技术的限制。...这种方法不仅减少了模型的存储需求，还降低了推理阶段的计算需求。简化的超参数调整：稀疏预训练为模型提供了一个更健壮的基础，通常可以减少在剪枝微调过程中所需的广泛超参数调整。

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革新人脸图片智能修复

然后，在盲人脸恢复过程中，CodeFormer通过预测低质量图像的局部特征码，从而恢复出高质量的人脸图像。这种方法的核心优势在于能够有效地捕捉和建模图像中的局部特征，从而提升恢复的质量和鲁棒性。...3.2.2 码序列预测的方法在码本查找过程中，CLT通过预测低质量图像的局部特征码，完成从低质量图像到高质量图像的映射。...3.3 可控特征转换模块（Stage III） 3.3.1 调整质量与保真度之间的权衡在第三阶段，CodeFormer引入了可控特征转换模块，用于调整恢复图像的质量和保真度之间的权衡。...这个模块的设计目的是在恢复过程中，既能去除图像中的噪声和模糊，又能保留图像的细节和自然度。可控特征转换模块通过引入可调节参数，允许用户在恢复过程中根据具体需求调整图像的质量和保真度。...这些功能在历史图像修复、文化遗产保护和家庭相册恢复中有重要的应用。 5.4 AI生成图像校正随着AI生成图像技术的发展，生成的图像在某些情况下可能存在不自然或失真的问题。

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Topaz Video AI (视频无损放大)

Topaz Video AI 是一款使用人工智能来提高视频质量的软件。它可以将低分辨率素材升级到更高的分辨率，消除噪声和压缩伪影，提高色彩准确性和清晰度，并稳定抖动的素材。...Topaz Video AI 使用机器学习算法分析视频帧，并根据从大型数据集中学习的模式生成新像素。这个过程被称为“放大”，它可以在不丢失太多细节或引入模糊的情况下改进低质量的视频。...视频减低：去除视频中的噪音和压缩伪影，使图像更干净、锐利和真实。视频稳定：通过自适应曲线平滑技术，去除视频中的抖动和抖动，使画面更加稳定。...颜色校正：校正颜色偏差和颜色不平均指题，使图像更饱满、自然而真实。视频剪辑和调整：支持裁剪、旋转、调整亮度、对比度、支付和度等基本的视频编辑功能。...总而言之，Topaz Video AI 可以帮助用户轻松地把低质量的视频内容提升到更高的质量水平，使其更加吸引人和专业。

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【论文复现】革新人脸图片智能修复

具体来说，CodeFormer首先将高质量人脸图像分解为一组离散码，每个码代表图像中的一个局部特征。...3.2.2 码序列预测的方法在码本查找过程中，CLT通过预测低质量图像的局部特征码，完成从低质量图像到高质量图像的映射。...3.3 可控特征转换模块（Stage III） 3.3.1 调整质量与保真度之间的权衡在第三阶段，CodeFormer引入了可控特征转换模块，用于调整恢复图像的质量和保真度之间的权衡。...这个模块的设计目的是在恢复过程中，既能去除图像中的噪声和模糊，又能保留图像的细节和自然度。可控特征转换模块通过引入可调节参数，允许用户在恢复过程中根据具体需求调整图像的质量和保真度。...5.4 AI生成图像校正随着AI生成图像技术的发展，生成的图像在某些情况下可能存在不自然或失真的问题。CodeFormer可以用于校正这些AI生成的图像，提升其自然度和真实感。

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Focusing Attention Network（FAN）自然图像文本识别学习笔记

FAN主要由两个子网络组成：AN（attention Network）和现有方法一样，用于识别目标字符；FN（Focusing Network）通过检查AN的注意区域是非在图像中目标字符的正确位置，然后自动地调整这个注意点...将注意力集中在目标区域：计算出目标yt的注意力中心后，我们可以从输入图像或者其中的一次卷积输出中得到一组特征映射 P(PH,PW )，如下： ?...对于FAN，我们从输入图像中裁剪特征映射且设置λ = 0.01。...模型训练：使用ADADELTA优化方法，训练我们的模型在8百万的合成数据没有pixel-wise标记和4百万带标签的，大约30%有pixel标签。设置batch size=32，图像大小25632。...结论在本文中我们给出了attention drift的概念解释了为什么现有的AN方法对复杂或低质量的图像识别效果很差，继而提出一种新的方法FAN来解决这个问题。

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Topaz Photo AI for Mac(图像智能AI降噪软件)

Topaz Photo AI是Topaz Labs开发的一款图像降噪软件。它使用人工智能 (AI) 来分析和增强图像，消除噪声并提高整体质量。...它还包括各种预设和手动调整工具，使用户可以更好地控制图像增强过程。1、专注于您的创造力而不是您的工具人工智能擅长某些事情，但不擅长其他事情。它会写句子但不会讲故事，它会推荐歌曲但不会作曲。...在没有模糊的情况下，清晰度仍然存在——清晰、清晰的细节，没有边缘光晕或其他伪影。4、通过真实细节增强图像分辨率通常，放大低质量图像只会得到（更大的）低质量图像。Topaz Photo Al是不同的。...放大时，它会记住数百万张相似图像中的真实细节，并根据这种理解自然地填充缺失的像素。这就像你如何在不亲临朋友面前的情况下描绘朋友的脸。...这意味着您可以为您的照片添加真正的分辨率，以获得更紧密的裁剪或更鲜艳的打印效果，以及以前不可能的出色图像质量。出自：https://www.macz.com/mac/9175.html?

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Topaz Gigapixel AI for Mac(图片无损放大软件)

Topaz Gigapixel AI Mac版使用深度学习技术，可以放大图像并填写其他调整大小的产品遗漏的细节。这些传统方法产生的图像模糊，不切实际，并且缺乏真实高分辨率图像中存在的细节。...id=NzY4OTU4Jl8mMjcuMTg2LjEzLjIxNQ%3D%3D图片Topaz Gigapixel AI for Mac功能特色使用机器学习的美丽照片放大在不丢失细节的情况下放大图像一直是不可能的...Gigapixel每像素执行大约200万次操作，以尽可能多的细节和清晰度为您提供结果。没有更多的模糊扩大。令人叹为观止的清晰印花。后期制作中的高分辨率裁剪。iPhone照片看起来像是来自DSlr。...培养为了教导低质量和高质量结果之间的差异，我们首先收集了数百万张所有主题和风格的照片。学习然后，这些照片被用于创建一个复杂的神经网络，逐渐学会放大，增强和创建自然细节的最佳方法。...获得真实的照片细节连续线看起来很自然清晰逼真的图像功能将Gigapixel AI与竞争对手进行比较在不丢失细节的情况下，将照片高达600％。获得真实的照片细节连续线看起来很自然清晰逼真的图像功能

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基于FPGA的数字识别-实时视频处理的定点卷积神经网络实现

图像大小为28×28像素；与MNIST图像中居中放置的数字和相同背景（黑色）不同，数字可以在相机图像中移动和轻微旋转，有时背景中会有噪声； MNIST没有单独的数字图像类别。...由于图像变换也是在硬件级上执行的，因此必须预先考虑最小的一组算术函数，这些函数可以有效地将图像转换为所需的形式。...修改摄像头图像的算法如下所示：从320×240图像中裁剪出一个中心部分，该部分测量224×224像素，由于224=28×8，因此随后可以轻松过渡到所需的图像大小。...CNN的本质：输入大小从一层到另一层减小，而过滤器的数量增加。在网络的末端，形成一组特征，这些特征被馈送到分类层，并且输出层指示图像属于特定类别的可能性。...；在不降低分类性能的情况下，尽可能减少每个卷积层的滤波器数量；不使用偏差，当从浮点转换为定点时，添加常数会妨碍值的监控范围，并且每层上的舍入偏差误差会累积；使用简单类型的激活，如RELU（线性整流函数

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字节跳动开源 CowClip ：推荐模型单卡训练最高加速72倍

，可以将 12 小时的训练时间压缩到 10 分钟，性能不降反升！...文中提出的 CowClip 便希望解决上述问题，通过在嵌入层（Embedding layer）逐列进行的动态梯度裁剪，和一组简单有效的设置不同批量大小下超参数值的方法，让扩大 128 倍的批量大小成为可能...基于以上分析，研究者提出的 CowClip 算法如下：大批量大小下的参数转换在 CV 和 NLP 任务中，已经有一套扩大批量大小时调整学习率和 L2 正则项参数的方法。...常用的方法包括线性调整（Linear Scaling），即在扩大 s 倍批量大小时，扩大 s 倍的学习率；以及平方根调整（Sqrt Scaling），即在扩大 s 倍批量大小时，学习率和正则项参数均以根号下...研究者首先探索了应用这些调整方法是否能有效的在大批量大小下保持性能。表一左侧的实验表明，当批量大小扩大时，这些方法的性能都出现了一定程度的下降。

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Scaling Up to Excellence: 恢复逼真的图像

在本文的框架中， pos 可以是正面提示词的图像描述， neg 是负面提示词，例如油画、卡通、模糊、肮脏、凌乱、低质量、变形、低分辨率、过度平滑。预测的正方向和负方向的准确性对于CFG技术至关重要。...为了实现更大的批量大小，本文在训练期间将它们裁剪成 512×512 的补丁。...本文按照Real-ESRGAN使用的设置，使用合成退化模型训练模型，唯一的区别是本文将生成的LQ图像的大小调整为512×512进行训练。我们使用AdamW优化器，学习率为0.00001。...本文的方法能够处理大小为 1024×1024 的图像。本文将输入图像的短边调整为 1024，并裁剪一个 1024×1024 子图像进行测试，然后在恢复后将其调整回原始大小。...其中一些仅限于生成 512×512 大小的图像。在本文的比较中，本文裁剪测试图像以满足此要求，并对结果进行下采样，以便于进行公平的比较。

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AI人工智能图片无损放大工具：Topaz Gigapixel AI中文版

Topaz Gigapixel AI 中文版是一款强大的人工智能图片无损放大工具，基于AI智能算法以及特有的艺术智能引擎打造，能够帮助用户轻松的批量调整图像大小达到6倍，并且还能够保证不损失图像画质的情况下进行放大...Topaz Gigapixel AI中文版 MacTopaz Gigapixel AI中文版 Win图片功能使用机器学习的美丽照片放大在不丢失细节的情况下放大图像一直是不可能的......直到现在。...Gigapixel每像素执行大约200万次操作，以尽可能多的细节和清晰度为您提供结果。没有更多的模糊扩大。令人叹为观止的清晰印花。后期制作中的高分辨率裁剪。iPhone照片看起来像是来自DSlr。...培养为了教导低质量和高质量结果之间的差异，我们首先收集了数百万张所有主题和风格的照片。学习然后，这些照片被用于创建一个复杂的神经网络，逐渐学会放大，增强和创建自然细节的最佳方法。...获得真实的照片细节连续线看起来很自然清晰逼真的图像功能将Gigapixel AI与竞争对手进行比较在不丢失细节的情况下，将照片高达600％。获得真实的照片细节连续线看起来很自然清晰逼真的图像功能

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这样的惊喜，最新版PaddleSlim有10个

02 基于敏感度无损剪裁目标检测模型，裁剪后精度不降反增为了最大化模型剪枝效果，PaddleSlim在之前的版本中实现了基于网络结构敏感度进行剪枝的方案，PaddleSlim1.0支持模型敏感度的多机...用户可以根据计算结果绘制要裁剪模型的敏感度折线图，然后从中选取一组合适的剪裁率，或者直接调用PaddleSlim提供的接口自动生成一组合适的剪裁率。 ?...在目标检测任务中，可以在不降低模型精度的情况下，进行大比例的剪枝，个别任务剪枝后精度反而有所提升。表2 基于敏感度的剪裁方法部分实验结果 ?...在分类任务上，实现了模型大小减小70%，准确提升1%。表6 ImageNet分类任务的部分模型压缩效果 ? 在目标检测任务上，实现了COCO任务提升0.6%，FLOPs减小43%。...，请打开下方链接查看图像分类模型通道剪完整代码示例： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/309947 如果您想了解更多的关于裁剪的代码示例

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【深度学习】数据集最常见的问题及其解决方案

此外，你可能想要做一个分析，以确定你需要有多少额外的数据。将结果与不同的数据集大小进行比较，并尝试进行推断。在这种情况下，似乎我们需要500k样本才能达到目标误差。...这种技术可以创造奇迹，并以极低的成本生成大量额外的图像。您可以尝试裁剪，旋转，平移或缩放图像。您可以添加噪点，模糊，改变颜色或阻挡部分噪音。在所有情况下，您需要确保数据仍然代表同一个类。...解决方案1：裁剪或拉伸数据，使其具有与其他样本相同的方面或格式。两种可能性来改善格两种可能性来改善格式错误的图像式错误的图像。解决方案2：规范化数据，使每个样本的数据都在相同的值范围内。...将值范围标准化为在整个数据集中保持一致。问题6：没有验证集和测试集清理，扩充和正确标记数据集后，需要将其拆分。...结论我希望到现在你确信在考虑你的模型之前你必须注意你的数据集。您现在知道处理数据的最大错误，如何避免陷阱，以及如何构建杀手数据集的提示和技巧！

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这样的惊喜，最新版PaddleSlim有10个

二、基于敏感度无损剪裁目标检测模型，裁剪后精度不降反增为了最大化模型剪枝效果，PaddleSlim在之前的版本中实现了基于网络结构敏感度进行剪枝的方案，PaddleSlim1.0支持模型敏感度的多机、...用户可以根据计算结果绘制要裁剪模型的敏感度折线图，然后从中选取一组合适的剪裁率，或者直接调用PaddleSlim提供的接口自动生成一组合适的剪裁率。 ?...在目标检测任务中，可以在不降低模型精度的情况下，进行大比例的剪枝，个别任务剪枝后精度反而有所提升。表2 基于敏感度的剪裁方法部分实验结果 ?...在分类任务上，实现了模型大小减小70%，准确提升1%。表6 ImageNet分类任务的部分模型压缩效果 ? 在目标检测任务上，实现了COCO任务提升0.6%，FLOPs减小43%。...，请打开下方链接查看图像分类模型通道剪完整代码示例：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/309947 如果您想了解更多的关于裁剪的代码示例

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格式工厂FormatFactory 5.13.0

、GIF；音频 MP3、WMA、FLAC、AAC、MMF、AMR、M4A、M4R、OGG、MP2、WAV、WavPack；图像 JPG、PNG、ICO、BMP、GIF、TIF、PCX、TGA 等。...格式工厂 (Format Factory) 提供了音视频文件的剪辑，合并，分割，视频文件的混流，裁剪和去水印，额外还有 PDF 文件的合并, 和 PDF 转到 DOC,TXT,Html, 图片文件。...Zip,RAR 的解压。软件里还包含了视频播放，屏幕录像和视频网站下载的功能，无需再额外安装几个软件。...支持各种类型格式的相互转换, 各种视频, 音频, 图片,PDF 文档等格式, 转换视频过程中, 可以修复损坏的文件, 格式转换工具转换视频画质无损坏; 支持 PDF 转换合并, 视频合并及混流, 画面裁剪...h26X_nvenc h26X_qsv h26X_amf 的编码参数硬件编码 h26X_nvenc 增加了恒定质量参数 CQ 优化了中低质量和大小的分辨率格式工厂 FormatFactory 5.13.0

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ECCV 2020 oral | CondInst：沈春华团队新作，将条件卷积引入实例分割

CondInst具有两个优点：1）通过全卷积网络解决了实例分割，无需进行ROI裁剪和特征对齐。...3）ROIs通常大小不同。为了在深度学习框架中使用有效的批量计算，通常需要进行大小调整操作以将区域调整为相同大小的patch。...例如，Mask R-CNN将所有裁剪区域的大小调整为14×14（使用反卷积将其上采样为28×28），这限制了实例分割的输出分辨率，因为大型实例需要更高的分辨率才能在边界保留细节。 ?...例如，如果输入图像中两个具有相似外观的人A和B，在预测A的实例mask时，则FCN需要将B预测为背景，这可能很难因为它们看起来相似。...mask head是实例感知的，其转换每种情况下都会动态生成卷积核θx，y，并且将其应用于Fmask的次数与图像中实例的数量相同（请参见图1）。

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「Go工具箱」推荐一个简单、实用的图像处理工具：imaging

以下是该工具的基本档案： imaging小档案 star 4.4k used by 3.1k contributors 18 工具分类图像处理功能简介该包提供了一组基本的图像处理功能。...包括调整图像大小、裁剪、旋转、缩略图、图像合成、调整亮度/对比度等安装 go get -u github.com/disintegration/imaging 基本使用调整图像大小如下是对图像大小进行调整的示例代码...imaging工具的调整图像大小的功能目前支持15种采样算法，但常用的只有以下6种：imaging.NearestNeighbor、imaging.Box、imaging.Linear、imaging.CatmullRom...如下： // 按指定的边界进行裁剪 dstImageCorp := imaging.Corp(srcImage, image.Rect(0, 0, 100, 20)) // 指定定位点和要裁剪的宽高进行裁剪...如下是锐化值分别为0.5和1.5时的效果对比图：原图另外，还有对图片的色度、亮度、对比度的调整。这里就不一一介绍了。

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在 Linux 终端调整图像的大小

人工智能系统可以调整图像的对比度、大小和形状

学界 | 海康威视联合提出注意力聚焦网络FAN：提升场景文本识别精确度

DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练，在不损失精度的情况下减少70%的模型大小，提升三倍速度

革新人脸图片智能修复

Topaz Video AI (视频无损放大)

【论文复现】革新人脸图片智能修复

Focusing Attention Network（FAN）自然图像文本识别学习笔记

Topaz Photo AI for Mac(图像智能AI降噪软件)

Topaz Gigapixel AI for Mac(图片无损放大软件)

基于FPGA的数字识别-实时视频处理的定点卷积神经网络实现

字节跳动开源 CowClip ：推荐模型单卡训练最高加速72倍

Scaling Up to Excellence: 恢复逼真的图像

AI人工智能图片无损放大工具：Topaz Gigapixel AI中文版

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【深度学习】数据集最常见的问题及其解决方案

这样的惊喜，最新版PaddleSlim有10个

格式工厂FormatFactory 5.13.0

ECCV 2020 oral | CondInst：沈春华团队新作，将条件卷积引入实例分割

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