教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第37章 emWin6.x抗锯齿 本章节为大家讲解抗锯齿，关
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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。
神奇宝贝已经是一个家喻户晓的动画了，我们今天来确认是否可以使用深度学习为他自动创建新的Pokemon。
在使用 SD 文生图功能时，我们能选得大模型大致有两类，一类是普通模型，另一类是更加新的 SDXL 模型。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读5分钟本文将介绍CNN 如何用于单图像超分辨率（SISR）。 本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾，如果你对于图像的超分辨率感兴趣，一定要先阅读这篇论文，他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖。 卷积神经网络通常用于分类，目标检测，图像分割等与某些与图像有关的问题中。 在本文中，将介绍CNN 如何用于单图像超分辨率（SISR）。这有助于解决与计算机视觉相关的各种其他问题。在CNN出现之前，传统的方法是使用最近邻插值、双线性或双三次插值等上采
论文：High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs
来源：新智元本文约2400字，建议阅读10+分钟本文为CVPR 2022 ActivityNet竞赛冠军的方案详解，该方案主要解决真实监控场景下的低分辨率行为识别。 前言 安防监控是智慧城市的重要组成部分。然而，在城市监控场景下，行人目标往往距离摄像头远，所占像素小，这为理解目标的行为带来了很大挑战。 为此，CVPR 2022 ActivityNet: Tiny Actions Challenge引入了TinyVIRAT低分辨率行为识别视频数据集。该数据集从监控摄像头上截取视频，没有包含任何人为的下采样和降
今天将分享Unet的改进模型U2-Net，改进模型来自2020年的论文《U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。
苹果把这项成果命名为MDM，DM就是扩散模型（Diffusion Model）的缩写，而第一个M则代表了套娃（Matryoshka）。
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。
密集的预测任务，包括语义分割和深度估计等，是视觉理解系统的重要组成部分。密集预测任务需要预测像素级类别标签或回归特定值，这比图像级预测任务更具挑战性。同时保持高分辨率和强语义信息是有效处理密集预测任务的关键。高分辨率可确保最终预测粒度尽可能接近像素级别，并可获得更精确的局部判别，例如更精确的边缘。强大的语义信息确保了整体预测的准确性，特别是对于难以区分或面积较大的实例。
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。
高分辨率网络（HRNet）是用于人体姿势估计的先进神经网络-一种图像处理任务，可在图像中找到对象的关节和身体部位的配置。网络中的新颖之处在于保持输入数据的高分辨率表示，并将其与高分辨率到低分辨率子网并行组合，同时保持有效的计算复杂性和参数计数。
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。
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。
2020 年 8 月 7 日，第五届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2020）在深圳正式开幕。
论文地址：http://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123710001.pdf
52CV曾经第一时间报道过CVPR2019 | 微软、中科大开源基于深度高分辨表示学习的姿态估计算法，此后该文引起不少媒体的关注。
如果是求平均，那么是从左到右横向求平均；如果是拼接，那么也是左右横向拼接；如果是drop，那么也是横向发生变化，体现为列的减少。
有三AI知识星球的"网络结构"板块已经正式升级为“网络结构1000变”，顾名思义，就是要更新1000+网络结构解读，同时该板块还有以下变化。
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即Single Image Super-Resolution (SISR)。
【导读】6 月 16--20 日，计算机视觉与模式识别领域顶会 CVPR 2019 在美国长滩举行。每年的 CVPR 盛会除了精彩的论文分享、Workshop 与 Tutorial，还会举办多场涵盖计算机视觉各子领域的专项比赛，竞争亦是非常激烈。在此次人体姿态估计和人体分割比赛中，字节跳动的两个团队榜上有名，收获两个冠军、一个亚军。
关于这篇新文章的最酷的事情是，他们在Google colab上提供了一个演示，您可以在其中轻松地自己尝试一下，正如我将在本文中展示的那样！但首先，让我们看看他们是如何做到的。
在生成式 AI 时代，扩散模型已经成为图像、视频、3D、音频和文本生成等生成式 AI 应用的流行工具。然而将扩散模型拓展到高分辨率领域仍然面临巨大挑战，这是因为模型必须在每个步骤重新编码所有的高分辨率输入。解决这些挑战需要使用带有注意力块的深层架构，这使得优化更困难，消耗的算力和内存也更多。
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wang_Dual_Super-Resolution_Learning_for_Semantic_Segmentation_CVPR_2020_paper.pdf
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。
在 2024 智源大会上，上海人工智能实验室青年研究员苏锐分享了 AI 气象预报的历史发展、最新技术研究进展、所面临的挑战，其团队研究成果 FengWu-GHR 解决了高分辨率气象数据稀疏、模型计算消耗大、长时间预测误差累积等问题。
windows用久了，换下系统也挺好的。ubuntu20.04优化后，用起来蛮舒服的。
本文提出一种非常简单的极限分辨率的风格迁移框架URST，首个可以处理任意高分辨率(比如
1908.07919：Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition
最初，GAN在被提出时，是一个无监督（无条件）的生成框架：例如在图像合成中，将随机噪声映射到逼真的目标图像。
本次报告主要分享的是高分辨率表征学习，在计算机视觉识别里面的应用，包括如何在整个神经网络结构中维持高分辨率的表征，提出了HRNet模型结构，以及在场景分割、关键点检测、人脸对齐等任务中的实验结果和应用，最后对网络空间搜索的探索和影响等问题进行了探讨和展望。
随着计算机视觉技术的不断发展，超分辨率图像生成成为一个备受关注的研究领域。在许多应用中，高分辨率图像对于提高图像质量和细节的可见性至关重要。超分辨率图像生成利用机器学习模型，通过学习低分辨率图像与其对应的高分辨率图像之间的映射关系，从而实现将模糊模糊的图像转换为清晰的高分辨率图像。
很多深度学习方法实现了不错的抠图效果，但它们无法很好地处理高分辨率图像。而现实世界中需要使用抠图技术的图像通常是分辨率为 5000 × 5000 甚至更高的高分辨率图像。如何突破硬件限制，将抠图方法应用于高分辨率图像？来自 UIUC、Adobe 研究院和俄勒冈大学的研究者提出了一种新方法。
抠图是图像和视频编辑与合成的关键技术。通常，深度学习方法会以整个输入图像和相关的 trimap 作为输入，使用卷积神经网络来推断前景蒙版（alpha matte）。这种方法在图像抠图领域实现了 SOTA 结果。但是，由于硬件限制，这些方法在实际的抠图应用中可能会失败，因为现实世界中需要抠图的输入图像大多具备很高的分辨率。
受到自然语言处理（NLP）[1]中占主导地位的Transformer结构的启发，计算机视觉（CV）领域见证了Vision Transformer（ViT）在视觉 Backbone 设计上的崛起。这一趋势在图像/动作识别[2, 3, 4, 5]和密集预测任务（如目标检测[6]）中表现得最为明显。这些成功中的许多都可以归因于通过传统Transformer块中的自注意力机制对输入视觉token之间的长距离交互的灵活建模。最近，几项并行研究[7, 8, 9, 10, 11]指出，直接在视觉token序列上应用纯Transformer块是次优的。这种设计不可避免地缺乏对2D区域结构建模的正确感应偏差。为了缓解这一限制，它们引领了将卷积神经网络（CNN）的2D感应偏差注入ViT的新浪潮，产生了CNN+ViT混合 Backbone 。
由于卷积神经网络（CNN）在从大规模数据中学习可概括的图像先验方面表现良好，因此这些模型已被广泛应用于图像恢复和相关任务。最近，另一类神经架构Transformers在自然语言和高级视觉任务上表现出显着的性能提升。虽然Transformer模型减轻了CNN的缺点（即，有限的接收场和对输入内容的不适应性），其计算复杂度随着空间分辨率二次增长，因此使得其不可行地应用于涉及高分辨率图像的大多数图像恢复任务。
其中来自微软和中国科技大学研究学者的论文《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》和相应代码甫一公布，立刻引起大家的关注，不到一天之内，github上已有将近50颗星。
研究人员在bioRxiv上发表的论文《基于深度学习的点扫描超分辨率成像》中指出：“点扫描成像系统可能是用于高分辨率细胞和组织成像的最广泛使用的工具。它与所有其他成像方式一样，很难同时优化点扫描系统的分辨率、速度、样品保存和信噪比。”
论文题目：Fast-MVSNet: Sparse-to-Dense Multi-View Stereo with Learned Propagation and Gauss-Newton Refinement
分享一篇 CVPR 2020 录用论文：PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models，作者提出了一种新的图像超分辨率方法，区别于有监督的PSNR-based和GANs-based方法，该方法是一种无监督的方法，即只需要低分辨率的图片就可以恢复高质量、高分辨率的图片。
高分专项启动实施8年来，高分卫星数据已替代进口，自给率达80%，突破了长期依赖国外数据的局面，本期详细介绍下高分系列卫星。
作者：David Berthelot、Peyman Milanfar、Ian Goodfellow
大型多模态模型近年来取得了显著进展，在包括图像和视频理解、数字代理开发[53]和机器人技术[24]在内的多个领域表现出卓越性能。要理解和处理广泛任务和复杂场景的必要性凸显了视觉编码器的重要性，而视觉编码器主要是指Vision Transformer。然而，ViT的二次空间复杂性和过多的视觉标记输出限制了其在多样和高分辨率任务中的应用。过多的视觉标记导致大型语言模型的计算负担大幅增加，远远超过了视觉编码器中二次空间复杂度引起的计算成本。这种视觉标记的冗余不仅牺牲了效率，还阻碍了视觉信息的有效提取[31；11]。尽管提出了一系列方法（表1；[31；27；49]）来修正ViT的二次空间复杂度，但它们未能解决视觉标记冗余的关键问题[5；28]。
目前，单幅图像的超分辨率重建大多都是基于样本学习的，如稀疏编码就是典型的方法之一。这种方法一般先对图像进行特征提取，然后编码成一个低分辨率字典，稀疏系数传到高分辨率字典中重建高分辨率部分，然后将这些部分汇聚作为输出。以往的SR方法都关注学习和优化字典或者建立模型，很少去优化或者考虑统一的优化框架。 为了解决上述问题，本文中提出了一种深度卷积神经网络（SRCNN），即一种LR到HR的端对端映射，具有如下性质： ①结构简单，与其他现有方法相比具有优越的正确性，对比结果如下： ②滤波器和层的数量适中，即使在CPU上运行速度也比较快，因为它是一个前馈网络，而且在使用时不用管优化问题； ③实验证明，该网络的复原质量可以在大的数据集或者大的模型中进一步提高。 本文的主要贡献： （1）我们提出了一个卷积神经网络用于图像超分辨率重建，这个网络直接学习LR到HR图像之间端对端映射，几乎没有优化后的前后期处理。 （2）将深度学习的SR方法与基于传统的稀疏编码相结合，为网络结构的设计提供指导。 （3）深度学习在超分辨率问题上能取得较好的质量和速度。 图1展示了本文中的方法与其他方法的对比结果：
杜克大学近期的一项研究可以将高糊人脸照片转换成清晰的面部图像，而且你完全看不出来图像中的人并非真人，而是计算机生成的人脸。
众所周知，自适应码流，是一种将视频内容制作成多种分辨率版本，最终播放器根据当前的网络情况自动选择版本播放的技术。在腾讯视频、优酷、爱奇艺等视频媒体平台，腾讯课堂、企鹅辅导等在线教育网站中极为常见。近期有客户反馈，使用chrome和safari浏览器播放自适应码流的文件时，发现两者播放的清晰度不一致。是chrome的问题，还是safari对自适应码流转码后文件的码率选择有特殊要求？下面我们来复现下问题并分析下如何解决。主要使用以下腾讯云服务：
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