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    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。

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    手机的尺寸、分辨率、像素密度的关系「建议收藏」

    前言 一直以来,对手机屏幕尺寸、分辨率、像素和像素密度之间对关系摸不到头脑,今天就借此机会,学习记录一下啦。 屏幕(主屏)尺寸是什么,怎么算? 平时我们买手机,都有尺寸多大,比如苹果6s是5英寸的,华为p8是5.2英寸的,那么这个数字是怎么来的呢?开始以为是屏幕的面积大小,后来通过查询资料才知道,英寸是长度大小,不是面积单位,所以当然不是屏幕的面积咯。其实手机的尺寸其实代表手机屏幕的对角线长度。英寸和厘米的换算公式是: **1英寸(inch)=2.54厘米(cm)** 分辨率是什么? 比如我们看苹果6s的分辨率是1920PX*1080PX,这代表什么呢? 我们看到单位是PX,PX就是我们熟悉的像素,也就是苹果6s手机屏幕是由1920乘1080个像素组成的,1920代表的是手机纵向,1080代表的是手机的横向。 什么是屏幕像素密度? 屏幕像素密度,即每英寸屏幕所拥有的像素数,英文简称PPI。在读到这个每英寸屏幕时,我曾经深深的疑惑,这个每英寸是不是每平方英寸的简称呢?事实证明,我还是太年轻,这个英寸跟之前手机屏幕的尺寸一样,也是对角线的长度。所以,我们可以这么理解屏幕像素密度,即在一个对角线长度为1英寸的正方形内所拥有的像素数。 ####屏幕像素密度,分辨率,屏幕尺寸之间的关系是什么? 这三个专业名词之间,有着非常严谨的关系。为啥说严谨呢,因为这三者之间,有一个公式可以表示。

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    cyclegan 学习深度信息的效果

    每个视频的深度基础真实存储在16位灰度PNG图像中: 深度值是从z缓冲区获得的相机平面距理(https://en.wikipedia.org/wiki/Z-buffering)。它们对应于摄像机坐标空间中每个像素的z坐标(而不是与摄像机光学中心的距离)。我们使用了一个655.35米的固定远平面,即像天空像素这样的无穷远点被限制在655.3米的深度。这允许我们将Z值截断并归一化为[0; 2 ^ 16 - 1]整数范围,使得我们的单通道PNG16深度图像中的像素强度为1对应于距摄像机平面1cm的距离。以厘米为单位的深度图可以通过单线程(假设“import cv2”)以numpy和OpenCV直接加载到Python中 ref http://www.europe.naverlabs.com/Research/Computer-Vision/Proxy-Virtual-Worlds

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    领券