在实际应用中，很多图像处理工作可能只需要编辑局部图像，例如将一张原始图像中的目标区域抠取并粘贴到另一张目标图像上。...以如图2所示，这里有多张背景图像，这些图像特征中色彩、光照、明暗等特征都各不相同，但我们需要将前景图像贴合到背景图像中。...我们在这篇论文中提出一个模块，叫做区域自适应实例归一化模块（Region-aware Adaptive Instance Normalization Module, RAIN），这个模块利用了AdaIN...区域自适应实例归一化模块 假设输入图像是由背景图像和前景图像组合而成的，记背景图像为 ? ，前景图像为 ? ，前景图像目标的掩码为 ? ，组合图像为 ? ，其中 ? 为哈达玛乘积。 ?...fMSE表示前景区域的均方误差，MSE在整张图像上计算。可以发现fMSE的只与前景全区域面积的变化差别不大，反而是MSE因为引入了大面积的背景图像，从而使得整体的平均误差缩小。 ? 图5.
他们从同一Batch中为每个图像-文本对随机采样负图像或文本样本对，并利用分类器确定图像和文本是否匹配。...具体而言，对于一幅图像，图像集合中的其他图像将按其视觉相似性排序。并提取与原始图像具有高度重叠对象的图像，以提供相关的背景视觉信息。...类似地，基于语义相似度提取与原始字幕语义相关的句子以提供背景语言信息。检索到的图像和文本由单独的Transformer编码器进行编码，然后提取它们的表示，以计算跨模态对比损失。...Visual Learning 类似于BERT中的掩蔽语言建模（MLM），作者以15%的概率对图像区域进行采样，并对其视觉特征进行掩蔽。掩蔽区域的视觉特征用零替换。...对于图像V，在给定剩余区域的情况下，对模型进行训练以重建mask区域： 类似地，对于图像-文本对（，），模型经过训练，以在给定文本W和剩余区域的情况下重建mask区域： 由于视觉特征是高维和连续的，
object-fit 属性为图像提供了background-size为背景图像所做的功能：它为图像在指定区域内的显示提供了选项，如果需要，可以隐藏部分图像。...如果我们使用背景图像，我们可以设置类似background-size: cover，背景图像将被限制在容器的区域内。...使用 object-fit 将图像适应容器 object-fit 属性为我们提供了五个主要的关键字值，以确定我们的图像如何在其容器内显示。...，cover 值确保图像始终很好地适应其网格区域，改变图像的可见部分，使其永远不会扭曲。...如何将像视频这样的元素适应到定义的区域（其中一些元素可能被隐藏）可能是一个值得讨论的问题，但毫无疑问，这里有可行的用例。
图6 CU 网格对齐的文本层表达 本模块是将文本内容与 CU 网格进行精准对齐，为此需要进行像素缓存的移动操作，将文本区域从其他图像内容中分离出来。...如下图所示，利用上个模块提取的四参数坐标，从输入图像中裁剪出字符块，并且使用背景颜色 填充裁剪后留下的空白区域。经过这一处理，剩余的部分构成了背景层图像。...对此，采取的方法是：将字符块复制到一个已填充背景颜色 的图像层中，按照字符块在原始图像中的位置，以光栅扫描顺序将字符块手动对齐至预设的 CU 网格位置。...具体操作中，根据边信息的原始坐标值，在文本层重建图像中定位并裁剪出相应的字符块像素内容。随后，将这些裁剪出的区域逐一移动到重建背景层的相应位置，构建出完整的重建图像。...首先，所设计的检测与分层技术仅适用于具有单色背景的文本区域。实验发现，当对复杂背景中的字符块进行分割和对齐时，会干扰背景层的预测模式，从而引起图像整体率失真性能的退化。
ALR-GAN包括一个自适应布局优化(ALR)模块和一个布局视觉优化(LVR)丢失。ALR模块将合成图像的布局结构(指物体和背景的位置)与相应的真实图像对齐。...ALR模块和提出的自适应布局细化(ALR)损失的作用是自适应地将合成图像的布局结构与其对应的真实图像的视觉表示对齐。...ALR模块配备了所提出的自适应布局细化(LVR)损失以自适应地细化合成图像的布局结构，辅助其对应的真实图像。 LVR损失旨在增强布局区域内的纹理感知和风格信息。...因此，我们希望合成图像的θθ与真实图像的θ∗θ∗对齐。...设计了一种自适应的特征级权重自适应机制，以调整Θ和Θ *中软和硬匹配元素的损失权重。自适应权重自适应机制的构建分为4个步骤 在培训过程中，更应该把重点放在最难的部分,因此，权重β应大于α。
但是这些方法大都把无法转化的背景内容也进行了对齐，而且在实例对齐时，没有从包含较多低质量的proposal集合中识别出难样本。...为了解决上面的问题，论文提出类别正则化框架，帮助DA Faster R-CNN专注于对齐跨域中的关键区域和重要目标。 ...设计了两个正则化模块，分别用于榨取卷积分类器的弱定位能力以及图像级别预测和实例级别预测间的类别一致性，能够帮助分类器专注于对齐目标相关区域以及难对齐实例。...在图像级对齐时，能够对齐域间关键区域，同时，由于背景没有参与到图像级多标签分类器中，能够有效减少拟合不可对齐的源背景的可能性。...基于以上考虑，论文采用图像级预测和实例级预测的类别一致性作为目标分类难易程度的判断，并在目标域中使用该一致性作为正则因子，调节难对齐样本在实例对齐中的权重。
海量的视频和图像素材库使得音乐短片视频制作者往往需要花费大量的时间和精力去寻找或是制作与音乐短片相关的图像或视频，十分浪费人力物力。...不同于图像、语音或NLP方向等数据标注比较容易，没有门槛。对音乐来说，多任务的标注需要较强的音乐背景，基于平台的优势，我们积累了众多多任务下面的音乐数据。...此时就需要利用算法进行修正，也就是将UGC提供的歌词时间戳重新对齐音频。我们利用到针对音乐方向的语音识别及定制化语言模型，通过这两个模块完成歌词与音频时间戳的对齐。...针对特殊的应用场景，还需进行视频的掏分、增强。最后为生成的视频智能选取封面。在整个处理环节中不仅利用了流行的AI算法，还融合了被大家忽视的传统视频图像的算法。...其次会经历一系列质量相关算法，包括图像自适应剪辑算法，为质量及自适应剪辑的各个维度赋予不同权重从而筛选最智能的封面。
一个重要的原因是，传统的领域适应方法努力将图像作为一个整体进行对齐，而目标检测，从本质上来说，关注的是可能包含感兴趣的目标的局部区域。...基于此，我们提出了一种新的领域适应方法用于目标检测，以处理“在哪里看”和“如何对齐”的问题。我们的关键思想是挖掘有区别的区域，即那些直接与目标检测相关的区域，并专注于跨两个域对齐它们。...提出了一种基于弱自训练(WST)和敌对背景分数正则化(BSR)的区域自适应单阶段目标检测方法。WST降低了伪标签不准确对学习过程的负面影响，稳定了学习过程。...(SRM)，以提高对抗性域自适应的训练效率;3)为了提高区域适应性，将与检测结果相结合的建议特征输入到提出的加权梯度反转层(WGRL)中，用于描述难混淆的区域样本。...我们基于最近最先进的更快的R-CNN模型建立我们的方法，并在图像级和实例级设计了两个领域适应组件，以减少领域差异。
一、鼠标滚轮缩放的中心点设置为当前鼠标中心点 - 要点分析 ---- 鼠标指针指向界面中的 Canvas 画布某个位置 , Canvas 画布中绘制着一张超大图片 , 以该位置为中心 , 滑动鼠标滚轮时进行缩放...) * scale; // 缩放后的图像宽度 double imageHeight = image.getHeight(null) * scale; // 缩放后的图像高度 有了鼠标指针在图片中的位置...在鼠标滚轮缩放完成后 , 再根据鼠标指针指向的位置和比例 , 结合图片缩放后的尺寸 , 重新计算画布偏移的位置 , 以达到鼠标指向的图片元素位置基本保持不变的目的 ; /** * 计算新的比例...) * scale; // 缩放后的图像宽度 double imageHeight = image.getHeight(null) * scale; // 缩放后的图像高度...JScrollPane(canvas); // 将滚动布局放入窗口 frame.getContentPane().add(scrollPane); // 窗口自适应
事实上，获得预期编辑结果的关键在于精确识别图像前景区域，这样能够在保持图像背景的同时促进几何一致的图像前景编辑。...在NeRF重建后，编辑概率用于区分要编辑的图像区域（即图像前景区域）和不相关的图像区域（即图像背景区域），以便于在图像编辑训练过程中进行解耦合的渲染。...其次，为了统一图像驱动和文本驱动的3D场景编辑任务，如图2（b）所示，该论文采用了Custom Diffusion的方法在图像驱动条件下针对参考图进行微调，以学习特定主体的关键特征。...通过这种方式，CustomNeRF能够对自适应类型的数据（包括图像或文本）进行一致且有效的编辑。...此外，表1、表2展示了CustomNeRF在图像、文本驱动下与基线方法的量化比较，结果显示在文本对齐指标、图像对齐指标和人类评估中，CustomNeRF均超越了基线方法。
在本文中，我们建议用一个中间域来弥合领域差距，并逐步解决更容易的适应子任务。该中间域是通过平移源图像以模仿目标域中的图像来构建的。为了解决领域转移问题，我们采用对抗性学习来在特征级别对齐分布。...在图像分类的背景下开发了许多方法，而在语义分割和对象检测等更复杂的任务上投入的精力较少。这类领域适应任务非常具有挑战性，因为源领域和目标领域之间通常存在显著差距。 ...具体而言，源图像首先通过图像到图像的翻译网络进行转换，以具有与目标图像相似的外观。我们将包含合成目标图像的域称为中间域。然后，我们通过对齐源分布和中间分布来构建中间特征空间，这比对齐最终目标更容易。...该工作的主要贡献总结如下：1）我们在所提出的自适应框架中引入了一个中间域，以实现用于对象检测的渐进特征对齐；2）我们基于中间域中样本的重要性，开发了域对齐过程中的加权任务损失，3）我们在各种目标检测场景下进行了广泛的自适应实验...使用这个域，我们的方法通过首先从源域适应到中间域，然后最终适应到目标域，逐步解决适应子任务。此外，我们在方法的第二阶段引入了加权损失，以平衡中间域中的不同图像质量。
为了研究方法是否能够泛化到城市驾驶场景之外，在第5节中，作者引入了一个源自环境监测中真实适应挑战的新数据集，其中的图像与现有基准大不相同。...作者将这个应用识别为研究DAOD方法泛性的机会，因为它与现有的DAOD基准存在明显差异——特别是，声纳图像是灰度的，信噪比低，前景物体很难与背景区分开来——然而CFC关注的是泛化而非适应，并且_不包括进行...作者的实现细节在图3中进行了可视化。 自适应教师模型[34]自适应教师（AT）采用了主论文表2中基础配置的默认设置，并加上了一个图像 Level 的对齐网络。...为了公平复现，作者在所有AT实验中使用了作者的对齐网络实现，而不是作者自己的。 MIC[26] 作者重新实现了 Mask 图像一致性增强作为一个Detectron2转换，以提高效率。...ROI Head 作为输入： 来自区域建议网络（RPN）的 Proposal 。在训练过程中，这些 Proposal 按照所需的前景/背景比例进行采样，这与计算RPN中损失时所使用的程序类似。
由于现有的域自适应检测方法[5,49,45]将所有位置全部标记为目标，假设整个图像不断退化，所有空间位置受到同等影响(图1(b))。这将导致不正确的对齐，特别是在图像的退化最小的区域。...Zhu等人[63]提出了区域挖掘和区域级对齐，以正确对齐源和目标特征。Roychowdhury等人的[44]使检测器适应于一个新的域，假设有来自目标域的大量视频数据可用。...这里，特征提取器网络由VGG的前5个conv块组成，区域分类网络模块由VGG的全连通层组成。区域建议网络利用特征提取网络的输出，以类不可知的方式生成一组候选目标区域。...我们将该领域的特定信息作为先验。关于之前的雾霾和雨的详细讨论将在本节的后面提供。我们的目标是利用这些天气领域的先验，以更好地适应探测器天气影响的图像。...该公式将雨景图像建模为干净的背景图像与雨残体的叠加。雨残点包含了特定图像的特定区域雨残点信息，因此，在适应雨天条件的同时，可以作为区域特定先验来监测先验估计网络(PEN)。
所示： 图1 此外，我们还引入了自适应阈值，通过在训练中让损失函数自行划分前背景像素的比例，并在推理时可同样将划分阈值交由网络生成。...之前的两阶段方法首先通过现有的全景分割模型提取分割候选区域，然后进行粗粒度的区域-短语匹配以得到每个名词短语对应的分割结果。...本文的方法弥补了以往粗粒度图文挖掘任务的不足，通过端到端的像素-语句级别对齐，实现了更为精准、细致的多模态内容理解能力。该能力可直接用于图像标签挖掘、跨模态以文搜图、图文多模态一致性判断等任务。...为了将RPN 提议区域的视觉潜在空间与预训练文本编码器的潜在空间配对，我们提出了区域提示（prompt）学习方法，以将文本嵌入空间与物体区域的视觉特征对齐。...在内容展示中，对于提升信息流内容的图像-文本、视频封面-文本相关性，改善用户体验具有重要意义。
因此，即使它们可能包含相同的目标，它们中的每一个都是由不同的人在不同的背景下，在不同的观点和启发下获得的。 换句话说，每一幅图像来自不同的视觉域，不同于检测器被训练过的视觉域。...在后者中，初始阶段处理区域建议过程，随后是调整粗糙区域定位和分类框内容的细化阶段。 该策略的现有变体主要区别于区域提议算法[8]、[9]、[10]。...仅仅在过去的三年里，自适应检测方法已经发展了三个主要组成部分:(i)包括在不同内部阶段的多个且越来越精确的特征对齐模块，(ii)添加了初步的像素级自适应和(iii)伪标记。...[2]的strong - weak (SW)方法对之前的方法进行了改进，指出需要一个更好的平衡对齐，即强的全球适应和弱的局部适应。...第一种方法允许获得与分类信息相对应的关键区域，第二种方法评估图像级和实例级预测之间的一致性，并作为一个正则化因素，帮助指出目标领域中的硬对齐实例。
对齐方式（不管元素如何浮动，始终以父级容器或它前面同层次并列的元素作为参考进行对齐。 2. 一旦元素浮动起来，就可以直接适用CSS盒子模型属性。...无论是否可见，都保留其物理空间。...一列布局（静态布局）：一列自适应居中 2. 两列布局：一列固定宽+一列自适应 3. 三列布局（双飞翼布局）：中间列自适应宽+左右列固定宽 一列布局： 背景图像从html元素左上角开始显示毛病在水平和垂直方向上重复排列。 3. background-repeat：设置是否重复背景图像及如何重复背景图像。...项目符号设置基于列表区域和列表项，和默认存在项目符号，没有。 step3：使用背景属性模拟项目符号效果。
为了更好地权衡检索效率和准确性，现有的方法将全局和局部特征融合为一个联合表征以执行单阶段图像检索。然而，受到复杂的环境影响如背景、遮挡和视角等，这些方法仍具有挑战性。...09学习全局感知核的图像和谐化Learning Global-aware Kernel for Image Harmonization*本文由腾讯优图实验室、浙江大学共同完成图像和谐化旨在通过以背景为参考自适应调整前景色彩来解决合成图像中的视觉不连续问题...现有方法采用前景和背景之间的局部颜色变换或区域匹配策略，忽略邻近先验并将前景/背景独立区分以实现和谐化。由此在多样化的前景物体和复杂场景中仍然表现有限性能。...然而，根据文本提取关键图像区域进行语义对齐仍然具有挑战性。...通过聚合视觉语言信息，区域过滤器选择关键区域，区域适配器通过文本指导更新其坐标。通过细粒度的区域-文本对齐，SLAN 可以轻松推广到许多下游任务。
事实上，获得预期编辑结果的关键在于精确识别图像前景区域，这样能够在保持图像背景的同时促进几何一致的图像前景编辑。...在NeRF重建后，编辑概率用于区分要编辑的图像区域（即图像前景区域）和不相关的图像区域（即图像背景区域），以便于在图像编辑训练过程中进行解耦合的渲染。...其次，为了统一图像驱动和文本驱动的3D场景编辑任务，如图2（b）所示，该论文采用了Custom Diffusion的方法在图像驱动条件下针对参考图进行微调，以学习特定主体的关键特征。...通过这种方式，CustomNeRF能够对自适应类型的数据（包括图像或文本）进行一致且有效的编辑。...实验结果 如图3和图4展示了CustomNeRF与基线方法的3D场景重建结果对比，在参考图像和文本驱动的3D场景编辑任务中，CustomNeRF均取得了不错的编辑结果，不仅与编辑提示达成了良好的对齐，且背景区域和原场景保持一致
摘要域适配目标检测旨在将目标检测器适配到未知的域，新的域可能会遇到各种各样的外观变化，包括外观，视角或者背景。现存的大多数方法在图像级或者实例级上采用图像对齐的方法。...为了提升上述的全局对齐，现存的方法适配实例级分布，在一个区域建议内适配所有像素池化特征图像级分布。然而，因为像素分布在目标域中是未知的，从目标域中提取的区域建议可能包含许多背景像素。...对图像级对齐，Saito等人进一步指明对齐低等级的特征更加有效，因为全局特征对齐有前景目标和背景混乱的域不变问题。...3.3、Center-aware对齐正如第一节和表一提到的，现存的方法对实例级对齐是基于区域建议的，并且这些方法可能会影响背景。...5、结论本文提出了一种中心感知特征对齐方法来解决域自适应目标检测问题。具体来说，我们建议生成像素级地图来定位目标区域，然后使用它们作为特征对齐的指南。
由于groundtruth框中的每个像素均受过良好训练，因此跟踪器能够在推理过程中纠正目标对象的不精确预测。 其次，引入特征对齐模块，以从预测的边界框中学习对象感知特征。...更具体地说，我们介绍了一个特征对齐模块，它包含一个二维空间变换，以对齐特征采样位置与预测的边界盒(即候选对象的区域)。该模块保证了采样在预测区域内，适应了目标尺度和位置的变化。...，图2(b)中的紫色点。该采样特征描述了图像中固定的局部区域，不能随对象尺度的变化而缩放。结果表明，分类置信度在复杂背景下区分目标对象时不可靠。...因此，我们提出在规则采样网格G上加一个空间变换T(图2C中的黄色箭头)，将固定区域的采样位置转换为预测区域M。 ? 采样位置的转换可以适应视频帧中预测边界盒的变化。...示例图像表示要跟踪的目标，即第一帧以目标对象为中心的图像patch，而搜索图像通常较大，代表后续视频帧的搜索区域。两个输入都由修改后的ResNet-50[13]主干处理，然后产生两个特征图。
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