作为一个对数学和编程语言充满激情的人,谁也不能阻止我分享我总结的10个超棒的用于数学的编程语言。...正文共:2619 字 预计阅读时间:7 分钟 作为一个对数学和编程语言充满激情的人,谁也不能阻止我分享我总结的10个超棒的用于数学的编程语言。...它被设计得尽可能通用,并且强调符号计算,函数式编程和基于规则的编程。 语言非常大,涉及众多领域,通常较为专业化。 我的看法 这是一种相当好的函数式的基于规则的编程语言,可以非常好地处理符号计算。...我的看法 从数学和科学的观点来看,Python有趣的地方在于有大量可用的相关库可用于这种流行的编程语言(例如,numpy,scipy,scikit-learn,Sage等)。...J J是一种非常简洁的数组编程语言,尤其适用于数学和统计编程,特别是在矩阵上执行操作的时候。它也被用于极限编程和网络性能分析。
我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法,利用多层特征金字塔、多检测头策略和混合注意力模块来提高光学遥感图像的目标检测网络的效果。...02 背景&动机 随着遥感技术的快速发展,高分辨率光学遥感图像已被用于描述地球表面的许多物体,包括飞机、汽车、建筑物等。...目标检测在遥感图像的解释中起着至关重要的作用,可用于遥感图像的分割、描述和目标跟踪。...基于飞机通常位于机场,船舶通常位于港口和海洋的假设,在下采样卫星图像中检测机场和港口,然后将发现的项目映射回原始的超高分辨率卫星图像,可以成功地同时检测不同大小的物体。...此外,在64倍下采样处直接添加了输出头,这使得网络包含先前的全局信息。 多检测头方法可以有效地利用网络的输出特征。改进的YOLO是一个用于高分辨率遥感照片的目标探测网络。
投稿作者:小黄弟 来自:中国电科智慧城市建模仿真与智能技术重点实验室 文字编辑:gloomyfish 特征提取 基于特征的图像配准,具有非常广泛的应用,大致流程可以如下: ?...特征对齐/配准 两幅图像之间的基于特征匹配的透视变换矩阵求解通常被称为图像对齐或者配准。...基于特征的匹配可以很好实现图像对齐或者配准,首先需要获取两张图像的特征关键点与特征描述子,然后通过暴力匹配或者FLANN匹配寻找匹配度高的相关特征点。...最后基于这些相关特征点估算它们之间的单应性矩阵,通过单应性矩阵实现透视变换,完成图像对齐与配准。...应用代码演示 下面是一个简单的代码演示,基于特征对齐,实现基于分差的缺陷检测。 ? 用基于ORB特征的匹配结果,如下图所示,可以看到有一些错误的匹配点 ?
(鸡汤) 摘要 本文提出了一种非配对学习的方法用于图像增强。给定一组具有所需特征的照片,本文的方法是学习一个增强器,将输入图像转化为具有这些特征的增强图像。...基于这些改进,我们的方法得到了高质量的增强图像,与之前的方法相比结果更自然,此外,本文提出的global U-Net, adaptive WGAN 和 individual batch normalization...数据集分为三部分:2250张图像和其对应的润饰过的图像用于这部分的监督训练,作为源域;剩余的2250张润饰过的图像用于第5部分和迪第6部分的非配对学习,作为目标域;最后的500张图像用于测试。...此外,由于一些用于训练的HDR图像是色调映射的产物,所以我们的模型可能会继承色调映射的光环效应。...总结 本文提出了一个深度图像增强器,从一系列包含所需特征的照片中进行学习用于图像增强,这是一种非配对的过程,所以收集训练图像比较容易。
A New Paradigm for Target Detection in High Resolution Aerial Remote Sensing Images.作者提出了一种小目标先验条件下高分辨率航空遥感图像目标检测的新方法...该方法主要包括三个步骤:(1)基于预先训练的DCNNs提取的深度特征,得到可视化字典;(二)城市词汇从标注的图像中习得;(iii)基于最近的字典词准则,在新的图像中检测城市区域。...在第二步中,构造了一个用于机场轮廓跟踪的显著性主动轮廓模型(SOACM),在基于水平集的能量函数中引入了显著性方向项。...为了获得更高的相关性和更广泛的应用,本文建议用于检测和分类的算法应该支持多种目标和气象条件,理想情况下还应该支持多种光学卫星传感器。至少,它们应该在不同的条件下对许多图像进行测试。...——可旋转区域残差网络(R3-Net),用于检测航空图像和视频中的多目标车辆。
inpainting 模型仍有很大的改进潜力,尤其是在更好地将 inpainting 区域与用户图像对齐以及执行高分辨率 inpainting 方面。...因此,本文中提出了 HD-Painter,一种无需训练的方法,可以准确地根据提示并连贯地扩展到高分辨率图像 inpainting 。...引言 经过预训练的文本到图像生成模型,如 SD、Imagen 和 Dall-E 2,可以在后向扩散过程中将扩散的已知区域与生成(去噪)的未知区域混合,从而完成图像补全。...虽然这些方法能生成和谐且视觉上合理的补全图像,但它们缺乏对全局场景的理解,提示忽略的主要缺点表现在两种情况下: 背景主导: 当图像的未知区域主要以背景元素填充时,会忽略文本提示的具体内容。...此外,在简单而有效的 inpainting 专用超分辨率框架的额外帮助下,我们还能完成高分辨率(高达 2048\times2048 )的图像 inpainting。
导读 本报告从三个方面介绍基于概率主题模型的高分辨率遥感图像非监督语义分割,首先介绍语义分割基本的内涵和完成语义分割所涉及到的一些方法,其次介绍一些常见的概率主题模型,最后介绍一些简单的应用。...这种方法和我们刚才的语义分割达到的目的一样,区别是这种方法是基于像元实现分类。 ?...有很多方法能够实现基于像元的分类,这里介绍一种最简单的方法,假设每个地物类型符合某种特定的概率分布,再假设我们知道地物类型出现的概率。...另外在图中我们可以发现水体和建筑区域形成阴影的DN值非常相近,这种将光谱值相同的、不同物体归成同一个类的情况在遥感图像中称为异物同谱,之所以出现这些问题,主要原因是基于像元的分类只是在对应的特征空间进行分类过程...2.主题模型 ---- 主题模型最初主要用于文本理解,处理的基本对象是文章,文章由很多词组成,主题模型不考虑词在文章中的顺序,这有点类似高斯混合形式。
肖像尺寸 1125px×2436px(375pt×812pt @ 3x) 景观尺寸 2436px×1125px(812pt×375pt @ 3x) 为您的应用程序中的所有图稿提供高分辨率图像。...iPhone X具有比例因子为@ 3x的高分辨率显示。对于字形和其他平面的矢量图形,最好提供独立于分辨率的PDF。对于光栅化图稿,您可以提供@ 3x和@ 2x版本的作品。...请参阅图像大小和分辨率和自定义图标。 布局 在设计iPhone X时,您必须确保布局填满屏幕,并且不会被设备的圆角,传感器外壳或用于访问主屏幕的指示灯遮蔽。...如果您的应用假定固定状态栏的高度用于将内容定位在状态栏的下方,则必须更新您的应用,才能根据用户的设备动态定位内容。...全屏4.7 寸设备图像 在iPhone X上裁剪 iPhone X上的信箱 全屏iPhone X图像 在4.7 寸设备上裁剪 在4.7 寸设备上进行Pillarboxing 在重复使用现有图稿时,请注意长宽比差异
OpenPath是迄今为止最大的公开可用的病理图像集,带有文本描述的注释。然后,作者利用这个大规模的结构化病理图像-文本对集,开发了一个多功能的病理图像和语言人工智能基础模型。...模型训练 与其他仅基于分类标签训练的监督学习和分割病理模型不同,自然语言文本富含语义和相关知识,这可以进一步增强对图像的理解并促进多个下游应用。...PLIP提高了图像表征能力 图 3 为了更深入地了解PLIP图像编码器的能力,作者使用了四个不同的测试数据集(Kather结肠、PanNuke、DigestPath和WSSS4LUAD)来评估图像表示的能力...在这项研究中,作者基于OpenPath开发了PLIP,通过微调视觉-语言表示和学习的最新模型。...与数字病理学中的经典机器学习方法不同,PLIP模型是一个通用解决方案,可以应用于广泛的任务,包括适应新数据并在给定任何图像输入的情况下进行零样本预测。
竖屏尺寸:1125px × 2436px(375pt × 812pt @3x) 横屏尺寸:2436px × 1125px(812pt × 375pt @3x) 你需要为自己的应用程序中的所有的图片稿件提供一份高分辨率图像...iPhone X 具有比例因子为 @3x 的高分辨率。对于字体和其他平面矢量图,最好实用与分辨率无关的 PDF 格式。对于光栅化图稿,你可以提供 @3x 和 @2x 版本的设计稿件。...请参阅 图像大小和分辨率 和 自定义图标。 布局 在对 iPhone X 中的应用进行设计时,你必须确保布局能够填满屏幕,并且保证他们不会被设备的圆角、传感器外壳或者用于访问主屏幕的指示灯遮盖。 ?...在复用现有的图稿时,请注意长宽比的差异。...同样的道理,iPhone X 上的图稿在全屏显示时会被裁剪或者添加黑边。 如果要继续使用在 4.7 英寸 iPhone 上全屏显示的图稿,一定要注意在两种显示尺寸上的兼容性问题。
标准分辨率显示器的像素密度为1:1(或@1X),其中一个像素等于一个点。高分辨率显示屏具有更高的像素密度,提供2.0或3.0的比例因子(称为@2x和@3x)。因此,高分辨率显示需要更多像素的图像。...为所有支持的设备,提供所有图标/图片的高分辨率图像。根据设备的不同,你可以将每个图片中的像素数乘以特定的比例因子来实现这个目的。 ? 设计高分辨率作品 使用8像素x 8像素的网格。...网格可以使线条保持清晰,并确保所有尺寸的内容都尽可能清晰,减少修饰和锐化。将图像边界对齐到网格以最小化缩小时可能出现的半像素和模糊细节。 以适当的格式制作图稿。...它的压缩算法通常会产生比无损格式小的尺寸,并且伪像很难在照片中辨别。但是,逼真的应用程序图标看起来最好是PNG。将PDF用于需要高分辨率缩放的字形和其他平面矢量插图。...将8位调色板用于不需要全24位颜色的PNG图形。使用8位调色板可以减小文件大小,而不会降低图像质量。此调色板不适用于照片。 优化JPEG文件以在大小和质量之间找到平衡。
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德国亚琛工业大学的研究人员提出了一种基于深度神经网络的端到端学习位移场的方法,重点关注粒子图像测速的具体情况。...相机用于在短时间间隔 Δt 内记录粒子的两个图像,通常为微秒级。 给定来自 PIV 实验的数据,关键问题是确定潜在的位移场,即描述流动中局部位移的矢量场。...该方法基于最近用于光流学习的神经网络架构,称为循环全对场变换(RAFT)。与经典的手动方法相比,该方法是通用的、近乎自动化的,并且产生了研究许多应用中关键的更精细波动尺度所需的密集流量估计。...研究人员提出的 RAFT-PIV,是一种用于 PIV 应用中光流估计的深度神经网络架构。RAFT-PIV 在公共 PIV 数据库上实现了最先进的准确性,并且优于现有的基于监督和无监督学习的方法。...论文链接:https://www.nature.com/articles/s42256-021-00369-0#Sec1 人工智能 × [ 生物 神经科学 数学 物理 材料 ] 「ScienceAI」关注人工智能与其他前沿技术及基础科学的交叉研究与融合发展
为了解决这一问题,本文提出了一种基于对比学习的分割感知渐进网络(SAPNet)用于单幅图像去噪。本文方法从一个由渐进扩张单元(PDU)形成的轻量级外网开始。...UBS算法能够忠实地保存图像的语义信息,提高对未见图片的泛化能力。此外,我们引入了感知对比损失(PCL)和学习感知图像相似性损失(LPISL)来调节模型学习。...在VGG-16潜在空间中,我们利用雨天图像和groundtruth作为正负样本,以完全约束的方式在被排除的图像和groundtruth之间搭建起精细语义细节的桥梁。...在合成的和真实的雨图像上进行的综合实验表明,我们的模型优于性能最好的方法,并帮助目标检测和语义分割,具有相当的有效性。...主要框架及实验结果 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。
该模型将Swin Transformer作为图像编码器,并采用多种类型的提示,包括从一个给定的边界框生成的基于框的点和涂抹。此外,模型在图像编码器与 Mask 解码器之间建立了跳接。...近年来,在自然语言处理(NLP)领域的巨模型(LLMs)迅速发展的启发下,研究行人开始探索将巨模型应用于计算机视觉。...例如,FastSAM[15]引入了一个基于CNN的框架,而MobileSAM[13]通过将ViT-H图像编码器的知识提炼为一个小巧的ViT基编码器来解决这个问题。...为了实现这一目标,作者使用轻量级的Swin Transformer作为图像编码器,并引入了两个额外的提示,一个是基于 Box 的点,一个是基于涂鸦的 Box ,除了原始的 Box 提示外。...基于框的点和框被组合成一个稀疏嵌入,基于框的涂鸦被用于密集嵌入。对于基于框的提示,参考了[10]和[2]中的洞见,证明使用多个点优于使用一个点,因此在提示解码器中作者使用了四个点。
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图像尺寸和分辨率 iOS用于将内容放置在屏幕上的坐标系基于以点为单位的测量,它们映射到显示屏中的像素。在标准分辨率屏幕上,一点等于一个像素。高分辨率屏幕具有较高的像素密度。...因为在相同量的物理空间中有更多像素,所以每点有更多像素。因此,高分辨率显示器需要具有更多像素的图像。 ? 为您的应用程序的所有设备提供高分辨率图像,适用于您的应用程序支持的所有设备。...根据设备,您可以通过将每个图像中的像素数乘以特定比例因子来实现。标准分辨率图像的比例因子为1.0,称为@ 1x图像。高分辨率图像的比例因子为2.0或3.0,被称为@2x和@3x图像。...将图像边界捕捉到网格以最小化半像素,并缩小缩小时可能会出现的模糊细节。 以适当的格式制作艺术作品。一般来说,使用去隔行PNG文件进行位图/光栅图稿。...其压缩算法通常产生比无损格式更小的尺寸,并且在照片中难以辨别伪影。但是,逼真的应用程序图标最适合PNG。将PDF用于需要高分辨率缩放的字形和其他平面的矢量图稿。
1 概括 半监督框架下,研究者提出了一种端到端的基于内存的分割网络(MemSeg)来检测工业产品的表面缺陷。...但在实际应用中,由于异常样本的概率低且异常形式多样,传统监督学习的异常检测难度更大。 因此,基于半监督技术的表面缺陷检测方法在实际应用中具有更显着的优势,在训练阶段只需要正常样本。...MemSeg基于U-Net架构,使用预训练的ResNet18作为编码器。...之后我们会针对相应领域分享实践过程,让大家真正体会摆脱理论的真实场景,培养爱动手编程爱动脑思考的习惯!...扫码关注 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 往期推荐 Fast YOLO:用于实时嵌入式目标检测(附论文下载) 计算机视觉研究院:AI
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