图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。图像超分辨率重建应用领域及其宽广，在军事，医学，公共安全，计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在计算机视觉领域，图像超分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转化，或更进一步实现向细辨水平(identification level)的转化。图像超分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像超分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析，从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的图像，而不必直接采用数据量巨大的高空间分辨率图像的配置。[1]
把设置界面输入的分辨率信息和设备界面的显卡返回的分辨率信息进行对比，判断设置是否OK，主要有两种情况：
今天要介绍的是 Github 上一个基于深度学习的超分辨率工具--SRZoo，并且它还提供了多个预训练模型。Github 地址：
超分辨率，简称超分，是通过低分辨率的图片/视频从而得到高分辨率的图片/视频的过程就是超分辨率重建。
后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计的代码，不过你们懂得。
在项目开发的过程中，经常会遇到要查看图像细节的问题，这时候我们通常会，滚动滑轮将图像放大，或者使用电脑内置的放大器功能进行查看，如下图所示，是我使用Altium Designer软件的高清晰图像导航功能查看PCB细节的效果：
WRF中地形数据（海拔高度）分辨率最高为30s，差不多就是900m，当模型空间分辨率较高时，比如在低于1km的情况下，经常会考虑增加地形高度的分辨率，这里使用美国的SRTM（ Shuttle Radar Topography Mission）的DEM数据，这个数据覆盖了全球陆地，在美国本地分辨率为1s，其他地区为3s（约90m），因此使用这个更高分辨率数据来测试一下。
超分辨率（Super-Resolution, SR）重建技术的基本思想是釆用信号处理的方法，在改善低分辨率（Low Resolution, LR）图像质量的同时，重建成像系统截止频率之外的信息，从而在不改变硬件设备的前提下，获取高分辨率（High Resolution, HR）的图像。
目前使用这种方式，只能设置显卡列表支持的分辨率，不支持自定义分辨率。不知道有什么更好的方式，有知道的大牛给指导下。
如果原始排放清单分辨率小于模拟网格分辨率的话，可以通过此教程直接进行时间分配和物种分配来节省空间分配的时间。但是如果原始排放清单和模拟网格分辨率差距不大的时候，使用此教程来制作的排放清单可能会存在一些条带。因此，在原始排放清单和模拟网格分辨率差距不大的情况下，建议按照coarse_emission_2_fine_emission.py的流程先进行空间分配。
本文介绍了一种名为RAISR（Rapid and Accurate Super-Resolution）的图像压缩技术，该技术由Google开发，旨在提高图像分辨率和压缩效率，同时减少图像压缩带来的图像质量问题。RAISR技术基于深度学习，使用卷积神经网络来学习图像的稀疏表达，并使用优化的升采样和滤波器来合成高分辨率图像。该技术可以显著减少图像的比特数，同时保持良好的图像质量，是移动设备、浏览器和可扩展网络应用中图像压缩的有力竞争者。
摄像头成功加载出来，但是默认分辨率太低（我的相机支持的是1080p），通过如下代码设置分辨率和帧率：
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 作者 | OSC神秘老司机 来源 | https://www.oschina.net/news/115801/use-ai-to-recover-images 近日，一段拍摄于 100 年前的老北京城影像被央视转发，在微博上火了。据了解，该视频出自一位 B 站的 UP 主大谷的游戏创作小屋。作者大谷利用 AI 技术，把一段拍摄于 1920 年的北京城黑白视频，渲染成了高清流畅的彩色视频，配以颇具地方特色的 BGM，还原了
Pytorch实现了我们的高分辨率（例如2048x1024）逼真的视频到视频转换方法。
作者简介：孙可，中国科学技术大学信息学院在读博士生，目前在微软亚洲研究院视觉计算组实习，导师是王井东和肖斌老师。他的研究兴趣包括人体姿态估计、语义分割、图像分类等，曾在BMVC、ICCV、CVPR等国际顶级会议上发表过论文。
你还记得胶卷相机的时代吗？冲洗照片是一个神秘的过程，只有摄影师和专业人士才能够驾轻就熟。大多数人的印象中只有弥漫着昏暗红光的暗室。简而言之，冲洗照片是一个耗时的过程。
CV 研究者对 transformer 产生了极大的兴趣并取得了不少突破。这表明，transformer 有可能成为计算机视觉任务（如分类、检测和分割）的强大通用模型。我们都很好奇：在计算机视觉领域，transformer 还能走多远？对于更加困难的视觉任务，比如生成对抗网络 (GAN)，transformer 表现又如何？
https://github.com/aryanmisra/NeuraScale/
检测小物体是计算机视觉中最具挑战性和重要的问题之一。在这篇文章中，我们将讨论通过迭代数百种小物体检测模型在Roboflow上开发的一些策略。
OpenCV是一个非常强大的计算机视觉处理的工具库。很多小伙伴在入门图像处理时都需要学习OpenCV的使用。但是随着计算机视觉技术的发展，越来越多的算法涌现出来，人们逐渐觉得OpenCV比较落后而放弃了使用OpenCV。
内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。
专栏《图像分割模型》正式完结了。在本专栏中，我们从编解码结构入手，讲到解码器设计；从感受野，讲到多尺度融合；从CNN，讲到RNN与CRF；从2D分割，讲到3D分割；从语义分割到实例分割和全景分割。这篇文章我们就一起回顾一下这些网络结构。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习伴随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来，并在计算机视觉、语音等感知领域迅速取得成功。相对于传统机器学习，深度学习的算法设计更加灵活，可以显著提升针对感知类问题的效果。 随着算力及分布式工程能力的进一步提升，深度学习的参数规模越来越大。可以说，参数越多，模型对知识的理解就越深刻。而深度学习模型也从传统的针对单一任务，比如文本识别、物品识别、语音识别等，向多任务处理发生转移，我们称这种一个模型可以同时处理文本识别与理解、图片识别与理解，实现跨领
PaddleSeg是基于PaddlePaddle开发的图像分割开发套件，覆盖了DeepLabv3+、U-Net、ICNet、PSPNet、HRNet、Fast-SCNN等主流分割网络。通过模块化的设计，以配置化方式驱动模型组合，帮助开发者更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
今天学习使用PyAutoGUI去操作鼠标进行移动、点击文件夹后拖拽到指定位置等操作，接下来我们开始吧：
AI开发板果然是各大厂商的必争之地。树莓派4刚发布8GB版，快被遗忘的谷歌Coral开发板就迎来新的机器学习模型，登上了近日GitHub开源热榜。
小物体问题困扰着全世界的物体检测模型，查看最新模型YOLOv3、EfficientDet和YOLOv4的COCO评估结果：
SVG（Scalable Vector Graphics）是一种基于XML的矢量图像格式，它可以在不失真的情况下无限放大。然而，不是所有的设备和应用都支持SVG格式，而PNG（Portable Network Graphics）格式在互联网上得到了广泛的支持，它支持透明度并且无损压缩。因此，有时我们需要将SVG文件转换为PNG文件，以便在更多的环境中使用。
最近发现一个特强的视频超分算法——BasicVSR，在真实数据集中，实现了前所未有的视觉重建效果，最近它还拿下了超分比赛NTIRE 2021三冠一亚的优异成绩，登上了CVPR 2022。
译者注：本文以一段自打24小时耳光的视频为例子，介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。 有人在网上上传了一段视频，他打了自己24个小时的耳光。他真的这么做了吗?看都不用看，肯定没有!
使用生成性人工智能（GenAI）进行高分辨率图像生成具有巨大潜力，但由于训练所需的巨额资本投入，这一技术越来越集中于少数几家大型公司，并隐藏在付费墙后面。
近年来，高性价比的3D深度相机的出现极大地加速了机器人以及3D视觉领域的发展。本文章介绍展示一些常见的3D深度相机列表，便于读者能够方便的获取3D深度相机相关的信息
对于动漫，大家一定都不陌生，小编周围的不少单身码农都是动漫迷。小编也是一个资深动漫迷，动漫里面有好多漂亮的小姐姐，比如斗破苍穹的美杜莎，云韵，萧薰儿，天行九歌里面紫女，焰灵姬。当然女孩也有自己的动漫情怀，部门里面还有小姐姐喜欢cosplay呢~~
近日，用户Linzaer在Github上开源了一款适用于边缘计算设备、移动端设备以及 PC 的超轻量级通用人脸检测模型，该模型文件大小仅1MB，一经开源就霸榜Github Trending榜单。
Credit: NicoElNino / iStock / Getty Images Plus
利用神经网络编辑图片的调研
赶快去检查/配置环境变量，看看有没有把opencv_world+版本号d.dll所在路径到系统环境变量path中去，如果没有问题，重启VS即可
由于土壤水分含量与地球气候和天气以及干旱、洪水或山体滑坡等现象有关，因此对许多科学和专业用户来说都非常宝贵。遥感技术为连续测量这一变量提供了独特的可能性。特别是在农业领域，对高空间分辨率绘图的需求非常强烈。然而，目前可操作的土壤水分产品只有中粗空间分辨率（≥1 公里）。本研究介绍了一种基于机器学习（ML）的高空间分辨率（50 米）土壤水分绘图方法，该方法基于 Landsat-8 光学和热图像、哥白尼哨兵-1 C 波段合成孔径雷达图像以及可在谷歌地球引擎中执行的模型数据的整合。这种方法的新颖之处在于将完全由数据驱动的 ML 概念应用于地表土壤水分含量的全球估算。来自国际土壤水分网络的全球分布式原位数据是模型训练的输入。在独立验证数据集的基础上，得出的整体估算精度（根均方误差和 R²）分别为 0.04 m3-m-3 和 0.81。除了检索模型本身，本文还介绍了一个收集训练数据的框架和一个用于土壤水分绘图的独立 Python 软件包。谷歌地球引擎 Python 应用程序接口为完全基于云的数据收集和检索的执行提供了便利。对于土壤湿度检索，它无需下载或预处理任何输入数据集。
自 Stability AI 公司发布 SD（全称：Stable Diffusion) 以来，受到了很多人的喜爱。
MEIC清单仅为中国境内的排放清单，但是在模拟全国污染场的案例中，中国周边国家的排放是不容忽视的，因此需要通过MIX清单来对MEIC进行一个补充。
这篇专栏主要介绍我们团队（百度视觉技术部视频理解与编辑组）发表于CVPR 2021上的工作：”Drafting and Revision: Laplacian Pyramid Network for Fast High-Quality Artistic Style Transfer“。这篇论文主要针对当前的前馈风格化网络对于复杂的风格纹理迁移不理想的问题，提出了一种基于拉普拉斯金字塔的风格化网络，在风格化速度和质量上均有很大的提升，是我们在风格化方向的第一篇工作。相关的代码已经开源在PaddleGAN 欢迎大家试用和star。
全球陆表特征参量数据产品(GLASS产品)，由北京师范大学梁顺林教授团队自主研发，数据产品包括叶面积指数（LAI）、反照率（Albedo）、发射率（BBE）、光合有效辐射（PAR）、下行短波辐射（DSR）、净辐射（NR）、光合有效辐射吸收比（FAPAR）、植被覆盖率（FVC）、潜热（ET）和植被总初级生产力（GPP）等多种产品。
本人比较喜欢收集壁纸，发现彼岸桌面壁纸唯美分类下的壁纸，我都很喜欢；于是写了个爬虫，后来发现整个网站的网页结构基本一致，于是加了点代码，把整个网页的高清壁纸都爬下来了
提起ICNET，就不得不说说ICNET构建的初衷-解决图像语义分割在实时应用中的挑战。图像语义分割（semantic segmentation）是结合了图像分类和对象检测，对图像中的每个像素实现细粒度的分类，就像下面的图中看到的那样，可以对封闭形状区域进行类别标记！得益于深度学习技术的爆发式发展，图像语义分割也进入高速的发展阶段。
在window的虚拟环境下执行pip install appium-python-client
相机不够算法凑，拥有超级拍照能力的手机也离不开算法的加持。本文介绍的图像超分辨率项目可以帮你补齐相机镜头的短板。
BasicSR图像增强处理的工具平台，支持多种主流的图像修复框架，支持模型的训练。可以把低分辨率图像，转换为高分辨率图像。
玩抖音的朋友都应该知道，最近「卡点视频」简直不要太火。抖音上很多大神也出了剪辑各种卡点视频的教程。
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