开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在没有引导的情况下使图像在较低的分辨率上正确定位？

在没有引导的情况下使图像在较低的分辨率上正确定位是一个挑战性的问题。以下是一种可能的解决方案：

图像超分辨率重建：使用深度学习技术，可以通过训练模型来将低分辨率图像转换为高分辨率图像。这种方法可以通过学习低分辨率图像和其对应的高分辨率图像之间的映射关系来实现。
图像插值：图像插值是一种基本的图像处理技术，可以通过在像素之间进行插值来增加图像的分辨率。常见的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
图像特征提取和匹配：通过提取图像中的特征点，并将其与高分辨率图像中的特征点进行匹配，可以实现图像的定位。这种方法需要使用特征提取算法（如SIFT、SURF等）和特征匹配算法（如RANSAC、Lowe's ratio test等）。
图像边缘检测和对齐：边缘是图像中的重要特征，可以通过边缘检测算法（如Canny边缘检测）来提取。然后，通过对低分辨率图像和高分辨率图像进行边缘对齐，可以实现图像的定位。
结合多个方法：为了提高定位的准确性，可以将多个方法进行结合使用。例如，可以先使用图像超分辨率重建方法将低分辨率图像转换为高分辨率图像，然后再使用图像特征提取和匹配方法进行定位。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/ivp）
腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云物联网（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
腾讯云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链（https://cloud.tencent.com/product/baas）

请注意，以上仅为示例，实际上可能还有其他适用的腾讯云产品和服务。

相关搜索:如何在不使用媒体查询的情况下定位较低分辨率的div 如何在没有外部应用程序的情况下在classic asp上正确导出PDF？如何在没有绝对定位的情况下将文本放在图像上或将图像设置为背景在没有distinct的情况下，如何在一个查询内的多个子查询上正确使用多个group_concats？c语言变参宏 c语言相等误差 c语言有参无参 c语言错误封装 c语言放大图片 c语言指针名称

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Super-Resolution on Object Detection Performance in Satellite Imagery

探讨了超分辨率技术在卫星图像中的应用，以及这些技术对目标检测算法性能的影响。具体来说，我们提高了卫星图像的固有分辨率，并测试我们能否以比固有分辨率更高的精度识别各种类型的车辆、飞机和船只。使用非常深的超分辨率(VDSR)框架和自定义随机森林超分辨率(RFSR)框架，我们生成了2×、4×和8×的增强级别，超过5个不同的分辨率，范围从30厘米到4.8米不等。使用本地和超解析数据，然后使用SIMRDWN对象检测框架训练几个定制的检测模型。SIMRDWN将许多流行的目标检测算法(如SSD、YOLO)组合成一个统一的框架，用于快速检测大型卫星图像中的目标。这种方法允许我们量化超分辨率技术对跨多个类和分辨率的对象检测性能的影响。我们还量化了目标检测的性能作为一个函数的本机分辨率和目标像素大小。对于我们的测试集，我们注意到性能从30 cm分辨率下的平均精度(mAP) = 0.53下降到4.8 m分辨率下的mAP = 0.11。从30厘米图像到15厘米图像的超级分辨效果最好;mAP改进了13 - 36%。对于较粗的分辨率而言，超级分辨率的好处要小一些，但仍然可以在性能上提供小的改进。

00

【CCD图像检测】1：图像检测概述

在Freescale杯全国大学生智能汽车竞赛中，要求小车能识别白色背景配黑色中心引导线的赛道，然后根据赛道环境由MCU控制执行机构让小车沿线跑完全程。对于这样涉及机器视觉的系统，图像检测显得尤为重要。本文将主要围绕CCD图像检测这一话题进行讨论。

02

Improved Techniques for Training Single-Image GANs

最近，人们对从单个图像而不是从大型数据集学习生成模型的潜力产生了兴趣。这项任务意义重大，因为它意味着生成模型可以用于无法收集大型数据集的领域。然而，训练一个能够仅从单个样本生成逼真图像的模型是一个难题。在这项工作中，我们进行了大量实验，以了解训练这些方法的挑战，并提出了一些最佳实践，我们发现这些实践使我们能够比以前的工作产生更好的结果。一个关键点是，与之前的单图像生成方法不同，我们以顺序的多阶段方式同时训练多个阶段，使我们能够用较少的阶段来学习提高图像分辨率的模型。与最近的最新基线相比，我们的模型训练速度快了六倍，参数更少，并且可以更好地捕捉图像的全局结构。

02

SIGAI发布全球首款室内户外全场景毫米级精度低成本双目立体3D相机

人工智能快速发展的今天，图像视频识别在深度学习的加持下在各行各业广泛落地。相较于2D计算机视觉，3D计算机视觉因为具有额外的深度信息，可以轻松处理机器视觉中很多2D维度难以解决的问题。最近几年，3D成像与3D计算机视觉算法得到了快速发展。在以激光雷达，结构光，TOF，双目立体视觉为代表的主要技术路线上都涌现出一些不错的公司和产品，依托三维点云数据在如工业质检、精确测量、机械臂引导、物体定位、自动驾驶等场景进行落地。

01

照片里其他游客太多？三星研究员提出LaMa模型，一键全部抠掉！

拍照的时候，想必大家都有过一种经历：背景永远有一大堆其他游客，拍完照还得找半天哪个是自己。

02

Diffusion Models 10 篇必读论文（3）Classifier-guided Diffusion Model

目前生成模型有好几种，包括 GANs 和 likelihood-based models 等，目前在生成任务上，依然是 GANs 取得最好的效果，但 GANs 难以训练和扩展，限制了其应用。虽然 diffusion model 近几年有了大的发展，但在生成任务上，比较 GANs 还是略逊一筹。作者认为 diffusion model 在目前还没有被深度研究优化，于是对目前的 diffusion model 进行大量的消融优化，并借鉴 conditional GANs 来训练 conditional diffusion model，并使用分类信息来引导生成过程，大幅度提到了 diffusion model 的性能，并超越了 GANs。

01

论文推荐：谷歌Masked Generative Transformers 以更高的效率实现文本到图像的 SOTA

基于文本提示的生成图像模型近年来取得了惊人的进展，这得益于新型的深度学习架构、先进的训练范式(如掩码建模)、大量图像-文本配对训练数据的日益可用，以及新的扩散和基于掩码的模型的发展。

03

为什么要用 picture 标签代替 img 标签？

本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。

02

Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks

我们提出了一个使用卷积网络进行分类、定位和检测的集成框架。我们认为在一个卷积网络中可以有效地实现多尺度和滑动窗口方法。我们还介绍了一种新的深度学习方法，通过学习预测目标的边界来定位。然后，为了增加检测的置信度，对边界框进行累积而不是抑制。我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务。该集成框架是ImageNet Large scale evisual Recognition Challenge 2013 (ILSVRC2013)定位任务的获胜者，在检测和分类任务上获得了非常有竞争力的结果。在比赛后的工作中，我们为检测任务建立了一个新的技术状态。最后，我们从我们最好的模型中发布了一个名为OverFeat的特性提取器。

03

课程笔记2--fMRI数据结构

时间分辨率(temporal resolution)：时间分辨率由扫描一张图片所需的时间决定，事实上扫描一张图片的时间是由一个扫描时的参数TR决定的。他决定了我们区分观察不同时间点上大脑变化的能力。

02

图像尺度空间理论_金字塔内部空间有多大

图像的尺度是指图像内容的粗细程度。尺度的概念是用来模拟观察者距离物体的远近的程度。具体来说，观察者距离物体远，看到物体可能只有大概的轮廓；观察者距离物体近，更可能看到物体的细节，比如纹理，表面的粗糙等等。从频域的角度来说，图像的粗细程度代表的频域信息的低频成分和高频成分。粗质图像代表信息大部分都集中在低频段，仅有少量的高频信息。细致图像代表信息成分丰富，高低频段的信息都有。

03

CVPR 2022 | TransGeo：第一种用于交叉视图图像地理定位的纯Transformer方法

标题：TransGeo: Transformer Is All You Need for Cross-view Image Geo-localization

04

图像超分辨率及相关知识简介

图像分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch)，通常叫做像素每英寸。一般情况下，图像分辨率越高，图像中包含的细节就越多，信息量也越大。图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率。通常，分辨率被表示成每一个方向上的像素数量，例如64*64的二维图像。但分辨率的高低其实并不等同于像素数量的多少，例如一个通过插值放大了5倍的图像并不表示它包含的细节增加了多少。图像超分辨率重建关注的是恢复图像中丢失的细节，即高频信息。在大量的电子图像应用领域，人们经常期望得到高分辨率（简称HR）图像。但由于设备、传感器等原因，我们得到的图像往往是低分辨率图像（LR）。增加空间分辨率最直接的解决方法就是通过传感器制造技术减少像素尺寸（例如增加每单元面积的像素数量）；另外一个增加空间分辨率的方法是增加芯片的尺寸，从而增加图像的容量。因为很难提高大容量的偶合转换率，所以这种方法一般不认为是有效的，因此，引出了图像超分辨率技术。

02

使用深度学习来实现超分辨率的介绍

超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊)，图像可能具有“较低的分辨率”。我们可以将HR图像和LR图像通过如下公式联系起来：LR = degradation(HR)`

04

使用深度学习来实现超分辨率的介绍

超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊)，图像可能具有“较低的分辨率”。我们可以将HR图像和LR图像通过如下公式联系起来：LR = degradation(HR)`

04

详细的聊一聊如何使用响应式图片，提升网页加载速度

确保图片在所有屏幕尺寸上都能良好显示是一项困难的任务，因为你需要考虑图片的大小、图片的放置位置、显示图片的比例、用户连接的速度等等众多因素。结果是，大多数开发者只会为所有屏幕尺寸使用同一张图片，并让浏览器调整图片的大小以适应屏幕。这是一种不好的做法，因为浏览器仍会下载完整尺寸的图片（通常非常大），即使它只以其一部分尺寸显示。这会浪费用户的带宽，并且会显著减慢页面加载速度（尤其是在较慢的连接下）。

03

DL | 语义分割原理与CNN架构变迁

图像分割是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务。本文聚焦于语义分割任务，即在分割图中将同一类别的不同实例视为同一对象。作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。

03

A Comparison of Super-Resolution and Nearest Neighbors Interpolation

随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据，网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而，在大多数分类和目标检测应用中，图像数据是这样的，感兴趣的对象相对于场景来说是很大的。这可以在最流行的公共基准数据集ImageNet、VOC、COCO和CIFAR中观察到。这些数据集和它们对应的挑战赛继续推进网络架构比如SqueezeNets, Squeeze-and-Excitation Networks, 和 Faster R-CNN。对于DigitalGlobe的WorldView-3卫星将每个像素表示为30平方厘米的区域的卫星数据。在这些场景中，在大于3000x3000的场景中像汽车这样的物体通常是13x7像素或更小。这些大型场景需要预处理，以便在现代目标检测网络中使用，包括将原始场景切割成更小的组件用于训练和验证。除此之外，在停车场和繁忙的道路等区域，车辆等物体往往位于较近的位置，这使得车辆之间的边界在卫星图像中难以感知。缺乏公共可用的标记数据也阻碍了对这个应用程序空间的探索，只有xView Challenge数据集拥有卫星捕获的带有标记对象的图像。等空中数据集分类细粒度特性在空中图像(COFGA),大规模数据集在空中图像(队伍),对象检测和汽车开销与上下文(COWC)也有类似的对象类,但存在一个较低的地面样本距离(德牧)使他们更容易获得良好的对象检测结果,但限制了实际应用。考虑到将CNNs应用于卫星数据所面临的挑战，将升级作为预处理步骤对实现准确探测目标的良好性能至关重要。深度学习的进步导致了许多先进的体系结构可以执行升级，在低分辨率图像上训练网络，并与高分辨率副本进行对比验证。尽管关于这一主题的文献越来越多，但超分辨率(SR)在目标检测和分类问题上的应用在很大程度上还没有得到探索，SR与最近邻(NN)插值等也没有文献记载。SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤，具有良好的应用前景，但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数，因此增加了大量的计算成本。与SR不同的是，NN仍然是最基本的向上缩放方法之一，它通过取相邻像素并假设其值来执行插值，从而创建分段阶跃函数逼近，且计算成本很小。

03

超高分辨率显著目标检测，新颖高效的错层嫁接架构PGNet（CVPR2022）

最近基于深度学习的显著目标检测方法取得了出色的性能。然而现有的大多数方法多事基于低分辨率输入设计的，这些模型在高分辨率图片上的表现不尽人意，这是由于网络的采样深度和感受野范围之间的矛盾所导致的。

03

CVPR 2024 | 图像超分、图像恢复汇总！用AIGC扩散模型diffusion来解决图像low-level任务的思路

超分辨率（SR）和图像生成是计算机视觉中重要的任务，在现实应用中得到广泛采用。然而，大多数现有方法仅在固定放大倍数下生成图像，并且容易出现过平滑和伪影。此外，在输出图像的多样性和不同尺度下的一致性方面也不足。大部分相关工作应用了隐式神经表示（INR）到去噪扩散模型中，以获得连续分辨率的多样化且高质量的SR结果。由于该模型在图像空间中操作，所以产生分辨率越大的图像，需要的内存和推理时间也越多，并且它也不能保持尺度特定的一致性。

01

单图训GAN！如何改进SinGAN？

本文采用的是同时、端到端地进行多阶段训练，但这容易导致过拟合（作者指出减小低阶段的学习率可以在一定程度上缓解），也就是所生成的图像与训练图像几乎没有区别。

03

通过卫星图像预测区域内降雨范围和降雨量

在农业、自动驾驶、航空或能源领域，预测和了解天气是十分重要的。例如，天气条件对航空和物流公司在规划最快和最安全的航线方面起着重要作用，可再生能源公司也需要根据天气预测他们在给定的一天将生产多少能源。因此，各种天气模型被开发出来并正在世界各地应用。但是这些模型通常需要关于大气和确切条件的高度具体的信息，这样使得模型对数据的需求变得非常复杂。

03

Facebook在AR领域重大突破：DeepFovea挑战节能极限，超低能耗刷新想象

为了使我们未来的生活更轻松，更高效，人之间的联系和沟通更加方便，近些年，越来越多的大公司投入到增强现实和虚拟现实（AR/VR）的研究中。

02

【Mol Cell】分子和细胞生物学中的冷冻电子显微镜（Cryo-EM）（三）

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）。

02

Nat. Methods | Tangram利用深度学习和空间比对解析单细胞转录组

本文介绍由美国哈佛-麻省理工Broad研究所的Aviv Regev教授团队发表在 Nature Methods 的研究成果：本文作者提出了Tangram，一种将sc/snRNA-seq数据与从同一区域收集的各种形式的空间数据对齐的方法。Tangram可以处理来自多个形式的空间数据，包括MERFISH、STARmap、smFISH、空间转录组学(Visium)和组织学图像。Tangram可以映射任何类型的sc/snRNA-seq数据，包括多模态数据，例如来自SHARE-seq的数据。作者通过在视觉和躯体运动区的单细胞分辨率上重构全基因组解剖整合空间图，在健康小鼠脑组织上展示了Tangram。

02

引导式超高分辨率

引导式超分辨率是用于多个计算机视觉任务的统一框架。它输入信息是含有某个目标物体的低分辨率源图像（例如，使用飞行时间相机获取的透视深度）和一个来自不同区域的高分辨率引导图像（例如，来自常规相机的RGB图像），目标是输出源图像的高分辨率版本（在我们的示例中为高分辨率深度图）。

01

使用多尺度扩散实现超分辨率的频域细化

单张图像的超分辨率（SR）是一项至关重要的任务，并吸引了持续的研究兴趣，这对于提高各种下游任务的低分辨率（LR）图像的质量起着至关重要的作用。从频域的角度来看，导致LR图像的自然或人为退化过程可以看作是对相应高分辨率（HR）图像的广泛低通滤波，导致高频细节的显著损失。因此，重建高质量HR图像的主要难点在于对缺失的高频信息的恢复。近年来，随着深度学习技术的不断创新，出现了各种超分辨率方法。这些方法可以分为两类，即基于回归的方法和生成方法。

01

图像合成神器 MSG-GAN入选CVPR2020，超越最先进GAN，稳定多尺度高分辨率

今天分享一篇被CVPR 2020接收的论文，这篇论文与生成对抗GAN相关，题目为“MSG-GAN: Multi-Scale Gradient GAN for Stable Image Synthesis”（MSG-GAN:用于稳定图像合成的多尺度梯度GAN）。

01

Towards Precise Supervision of Feature Super-Resolution

虽然最近基于proposal的CNN模型在目标检测方面取得了成功，但是由于小兴趣区域(small region of interest, RoI)所包含的信息有限且失真，小目标的检测仍然比较困难。解决这一问题的一种方法是使用超分辨率(SR)技术来增强小型roi的特性。我们研究如何提高级的超分辨率特别是对小目标检测,并发现它的性能可以显著提高了(我)利用适当的高分辨率目标特性作为SR的训练监督信号模型和(2)匹配输入的相对接受训练领域对低分辨率的特性和目标高分辨率特性。我们提出了一种新颖的特征级超分辨率方法，它不仅能正确地解决这两个问题，而且可以与任何基于特征池的检测器集成。在我们的实验中，我们的方法显著提高了Faster R-CNN在清华-腾讯100K、PASCAL VOC和MS COCO三个基准上的性能。对于小目标的改进是非常大的，令人鼓舞的是，对于中、大目标的改进也不是微不足道的。因此，我们在清华-腾讯100K上取得了最新的技术水平，在PASCAL VOC和MS COCO上取得了极具竞争力的成绩。

00

深度 | 图像语义分割的工作原理和CNN架构变迁

更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。

01

机器视觉基础应用知识详解

随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。

03

深度 | 图像语义分割的工作原理和CNN架构变迁

更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。

00

真实时、强细节、高保真：更强大的视频重建算法，性能明显提升

我们知道过去几年，图像编辑领域发展惊人。但在视频领域，还有所缺陷。近日，一项视频编辑领域的研究成果放出。让我们先来看一下效果。

02

人工智能在视频应用领域的探索

第一）目前的人工智能都是属于弱人工智能的范围，在某一个专业领域内作为被人类使用的工具存在。目前还不存在离开人类主体自行运行的人工智能，更不存在可以开发人工智能自我迭代进化的强人工智能。

02

英伟达再出GAN神作！多层次特征的风格迁移人脸生成器

这款新型 GAN 生成器架构借鉴了风格迁移研究，可对高级属性（如姿势、身份）进行自动学习和无监督分割，且生成图像还具备随机变化（如雀斑、头发）。该架构可以对图像合成进行直观、规模化的控制，在传统的分布质量指标上达到了当前最优，展示了更好的插值属性，并且能够更好地将潜在的变差因素解纠缠。

02

Meta生成式AI连放大招：视频生成超越Gen-2，动图表情包随心定制

提到视频生成，很多人首先想到的可能是 Gen-2、Pika Labs。但刚刚，Meta 宣布，他们的视频生成效果超过了这两家，而且编辑起来还更加灵活。

01

神奇！AI扩图&改图还能这么玩？

最近，靠着出其不意的扩图效果，“AI扩图”功能凭借搞笑的补全结果频频出圈，火爆全网。网友们踊跃尝试，180度的大反转也让网友们直呼离谱，话题热度高居不。

01

ECCV2020 | EfficientFCN：语义分割中的整体引导解码器，巧妙捕获上下文信息

论文地址：http://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123710001.pdf

04

【python-opencv】图像金字塔

通常，我们过去使用的是恒定大小的图像。但是在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，当在图像中搜索某些东西（例如人脸）时，我们不确定对象将以多大的尺寸显示在图像中。在这种情况下，我们将需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有图像中搜索对象。这些具有不同分辨率的图像集称为“图像金字塔”（因为当它们堆叠在底部时，最高分辨率的图像位于顶部，最低分辨率的图像位于顶部时，看起来像金字塔）。

02

QLED与UHD有何不同？全面解析

想要购买新电视？如果您是第一次这样做，这项任务可能对您来说具有挑战性。科技市场提供了很多版本的电视。你不可能熟悉每一套的规格。此外，买家对 LED、UHD、LCD 和 QLED 技术等术语的理解相当混乱。

Task-Driven Super Resolution: Object Detection in Low-resolution Images

研究了图像超分辨率(SR)对低分辨率图像中目标检测任务的影响。直观上，SR对目标检测任务产生了积极的影响。虽然之前的一些工作证明了这种直觉是正确的，但是在这些工作中，SR和检测器是独立优化的。摘要提出了一种新的深度神经网络训练框架，在此框架中，SR子网络通过对传统检测损耗的权衡，明确地将检测损耗纳入到训练目标中。这种端到端培训程序允许我们对任何可微检测器的SR预处理进行训练。我们证明，我们的任务驱动的SR在各种条件和缩放因子下，一致且显著地提高了目标探测器在低分辨率图像上的准确性。

03

智能手机双摄像头原理解析：RGB +Depth

05

快慢结合效果好：FAIR何恺明等人提出视频识别SlowFast网络

作者：Christoph Feichtenhofer、Haoqi Fan、Jitendra Malik、Kaiming He

05

opencv(4.5.3)-python(十七)--图像金字塔

通常情况下，我们习惯于使用一个恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要处理不同分辨率的（相同）图像。例如，当我们在图像中搜索某个东西时，比如人脸，我们不确定该物体会以何种尺寸出现在所述图像中。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有这些图像中搜索物体。这些具有不同分辨率的图像集被称为图像金字塔（因为当它们被保存在一个堆栈中，最高分辨率的图像在底部，最低分辨率的图像在顶部，它看起来像一个金字塔）。

03

px、em、rem区别 pt ppi dpi vw vh

显示分辨率一定的情况下，显示屏越小图像越清晰（比如MacBook），反之，显示屏大小固定时，显示分辨率越高图像越清晰。

04

课程笔记7--fMRI数据的时间分辨率和空间分辨率

从图中可以发现，MEG和EEG有着极好的时间分辨率，但空间分辨率很差，因此在MEG和EEG研究中，常常不知道信号到底来自于哪个脑区。而PET成像技术的时间分辨率一般是几分钟，略差于BOLD fMRI,而空间分辨率是厘米级的,略优于EEG和MEG。在fMRI技术中，ALS fMRI（arterial spin labeling fMRI，动脉自旋标记fMRI）在时间稳定性方面非常好，即它可以比较间隔时间长达几天或十几天的两种激活状态。

01

CurcveLane-NAS：华为&中大提出一种结合NAS的曲线车道检测算法

论文地址：http://arxiv.org/pdf/2007.12147v1.pdf

03

Hotstar赛事直播编码组合优化

原文https://blog.hotstar.com/video-encoding-recipes-for-live-cricket-21f875080932

02

2024年3月的计算机视觉论文推荐

从去年开始，针对LLM的研究成为了大家关注的焦点。但是其实针对于计算机视觉的研究领域也在快速的发展。每周都有计算机视觉领域的创新研究，包括图像识别、视觉模型优化、生成对抗网络(gan)、图像分割、视频分析等。

01

A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

小物体（即32×32像素以下的物体）的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题，我们设计了创新的体系结构，并发布了新的数据集。尽管如此，许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络（GAN）的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性，而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。在本文中，我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程，该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合，以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN，这是一种基于GAN的新型架构，可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明，我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s，无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭