参考 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1616657317266058736&wfr=spider&for=pc研究人员利用GPU在4K/8K视频中进行物体检测卡内基梅隆大学的研究人员开发出一种新系统，该系统使用GPU快速准确地检测4K和8K视频中的物体。研究人员表示，虽然大量数据源以高分辨率记录，但目前最先进的物体检测模型，如YOLO，Faste
文章目录???摘要一、1️⃣ Introduction---介绍二、2️⃣Related Work---相关工作2.1 ? 基于深度学习的对象检测器2.2 ✨多尺度特征融合2.3 ⭐️数据增强三、3️⃣提议的方法3.1 ? 具有上下文增强和特征细化的特征金字塔网络3.1.1 ☀️上下文增强模块☀️3.1.2 特征细化模块 ???摘要微小的物体由于其低分辨率和小尺寸而很难被探测到。微小目标检测性能
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints摘要我们研究了一种新的目标检测代码，我们检测物体框是使用一系列关键点完成的，左上角、右下角，用一个单一的神经网络。通过一对一对的点来检测物体，我们还消除了设计一些被广泛运用到 single-stage detectors的anchor boxes的需要。 除了新奇的想法之外，我哦们还要介绍我们的core
每天都有数以百万计的图片在网络上被分享、储存，用户借此探索世界，研究感兴趣的话题，或者与朋友家人分享假期照片。问题是，大量的图片要嘛被照相设备的像素所限制，要嘛在手机、平板或网络限制下被人为压缩，降低了画质。 如今高分辨率显示屏幕正在家庭和移动设备上普及，因此，把低分辨率图片转化为高清晰版本，并可在多种设备上查看和分享，正在成为一项巨大的需求。日前，Google 推出了一项新技术 RAISR，其
目录
参考
背景
原理
切片
标签映射
代码
结果
切片检测结果映射回原图
LabelImg的使用
安装
运行
标注
总结
参考
[1]
背景
当样本图像分辨率高（就是像素点很多很多），且图像中待检测目标非常小的情况下：
如果reshape成小图再送进网络训练的话，目标会变得更加小，甚至reshape没
高分辨率测压(High resolution Manometry)HRM的优势 高分辨率食管测压不但实现了从咽部到胃部的全程功能监测，而且插管无需牵拉，操作十分方便。更为重要的是，临床医生经过简单的培训后即可辨认HRM的基本图像。 由HRM获得的图像，可快速、高效地显示出食管动力的状态，可较好地反映食管上括约肌、胃食管交界处的功能，并且可展现食管体部收缩功能的强弱。 如果在进行食管测压同
Title: SparseViT: Revisiting Activation Sparsity for Efficient High-Resolution Vision TransformerPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.17605.pdf导读近年来，Transformer 架构在计算机视觉的各项任务中都表现出令人惊艳的性能。然而，相比 CNNs，该技术架构
这是不知道第几次尝试利用MFC编出一个C++的GUI版本的程序了，从图书馆接的《MFC Windows应用程序程序设计》讲解的是Win32的程序，所以或多或少的没有拖拽控件这一种。最早接触GUI图形用户界面的是在初二的寒假，那时候自己用一个寒假学习了VBS，再到后来的高二开始利用VB6.0编写软件。也许是运用了太多的VB6.0编写习惯，对于MFC这种新的编写习惯很不适应。他们的控件的使用方法太不一
目录论文正文概述细节整体流程bottom-up pathtop-down pathskip connection 论文正文链接：链接，提取码：f8qi概述feature pyramid是用来检测不同尺寸物体的1种基本方法，以往主要有四种做法：做法1：Feature pyramids built upon image pyramidsF或者简称eaturized image pyramid。做法：
论文地址：Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey 摘要——图像超分辨率（SR）是一类重要的图像处理技术，旨在提高计算机视觉中图像和视频的分辨率。 近年来，目睹了使用深度学习技术的图像超分辨率的显着进步。 本文旨在对使用深度学习方法的图像超分辨率的最新进展提供全面的调查。 通常，我们可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR，无监
论文：Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf代码链接：https://github.com/tianzhi0549/FCOS 文章目录1 为什么要提出 FCOS ？2 FCOS 网络框架3 FCOS 实现细节3.1 如何预测目标bbox？3.2 什么是中心度？3.
文章目录论文阅读ResNetv2模型图示代码实现modeltrainpredictbatch_predict实验结果 论文阅读感谢p导 有错误希望可以指正论文中提出了残差思想、两种残差块随着AlexNet出现之后，大家都开始来堆叠网络 VGG得到的结果表明深度会提高准确率 之后在加深过程中碰到了一系列问题，梯度消失和梯度爆炸，GoogLeNet中为了解决这个问题导致的浅层部分训练不到添加了两个辅
ROI区域检测-BMS算法 由于视觉关注机制的驱动，人类视觉系统对图像的不同区域视觉关注程度不同。研究表明，图像的视觉质量主要由感兴趣区域的质量决定。因此，在进行图像或视频编码的过程中，应根据视觉系统对视觉场景中不同区域的感兴趣程度来分配计算资源和编码比特数，准确提取符合人类视觉系统感知结果的视觉显著性区域则是基于感兴趣区域编码
●4K分辨率桌面体验测试：4K分辨率1080P分辨率所有桌面图标变为原来的1/4！可现实面积迅速增加，桌面可显示图标从原来的250个(25x10)变为1071个(51x20)！可显示的东西迅速增多。不过图标的变小使得鼠标非常不好点，这种情况下鼠标的DPI要足够的高，不然挪动距离会相当大，使用时间长了手腕可能会疲劳。200%放大效果当然我们可以通过控制面板对所有项目进行放大，200%的效果已经和10
SRGAN详解介绍网络结构损失函数数据处理网络训练 介绍「2023年更新」本代码是学习参考代码，一般不能直接运行，想找现成能运行的建议看看其他的。 SRGAN是一个超分辨网络，利用生成对抗网络的方法实现图片的超分辨。 关于生成对抗网络，后面我会专门发一篇博客讲解。论文地址：http://arxiv.org/abs/1609.04802 本文代码传送门：https://github.com/zzb
没有代码，只是为了学习学习思路而已，这篇文章针对遥感图像小目标检测困难问题，提出了一种模型，即将原始图像和简化后的图像同时输入检测网络，设计了简化后的图像超分辨率增强模块来增强小目标的特征提取，并提出了感知损失和纹理匹配损失作为监督。 对于本文的贡献：
论文阅读笔记摘要针对光学遥感图像，围绕舰船目标检测的一般处理流程，综述了目前各环节采用的主要处理方法，分析比较了各方法的优劣，指出了各环节面临的瓶颈问题，阐述了自然图像上的检测方法应用于舰船目标检测时的局限性，并讨论了当前研究面临的挑战，最后对相关的发展趋势进行了展望。1 引言现有舰船识别研究工作大多基于SAR图像，光学遥感图像舰船目标检测逐渐成为研究热点。2 检测方法总结现阶段的舰船检测识别过程
# 基于深度神经网络的高分辨率遥感影像弱小目标检测
## 引言
深度神经网络在计算机视觉领域取得了巨大的成功，尤其在目标检测任务中表现出色。本文将介绍如何利用深度神经网络实现高分辨率遥感影像中弱小目标的检测。我们将使用目前最流行的目标检测算法之一——Faster R-CNN。
## 整体流程
下面的表格展示了实现该项目的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
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原创
2023-10-03 12:37:19
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最近52CV介绍了好几篇图像超分辨率的工作，比如： CVPR 2019 神奇的超分辨率算法DPSR：应对图像模糊降质 CVPR 2019 | 旷视提出超分辨率新方法Meta-SR：单一模型实现任意缩放因子 CVPR 2019 | Adobe提出新型超分辨率方法：用神经网络迁移参照图像纹理 小米开源FALSR算法：快速精确轻量级的超分辨率模型。CV君认为图像超分辨率俨然成为了近期计算机视觉的一个热点
