1. 为什么在纹理采样时需要texture filter(纹理过滤). 我们的纹理是要贴到三维图形表面的,而三维图形上的pixel中心和纹理上的texel中心并不一至(pixel不一定对应texture上的采样中心texel),大小也不一定一至.当纹理大于三维图形表面时,导至一个像素被映射到许多纹理像素上;当维理小于三维图形表面时,许多个象素都映射到同一纹理. 当这些情况发生时,贴图就会变得模糊或发生错位,马赛克.要解决此类问题,必须通过技术平滑texel和pixel之间的对应.这种技术就是纹理

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/12424767.html 论文: Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation https://arxiv.org/abs/1708.01101 第三方pytorch代码: https://github.com/Naman-ntc/Pytorch-Human-Pose-Estimation 1. 整体结构 将hourglass的残差模块改为金

1. 为什么在纹理采样时需要texture filter(纹理过滤)?我们的纹理是要贴到三维图形表面的,而三维图形上的pixel中心和纹理上的texel中心并不一至(pixel不一定对应texture上的采样中心texel),大小也不一定一至.当纹理大于三维图形表面时,导至一个像素被映射到许多纹理像素上;当维理小于三维图形表面时,许多个象素都映射到同一纹理.当这些情况发生时,贴图就会变得模糊或发生错位,马赛克.要解决此类问题,必须通过技术平滑texel和pixel之间的对应.这种技术就是纹理滤波

分类: 我叫学术帖2011-03-25 13:22 3232人阅读 评论(4) 收藏 举报 图形 重要性采样是非常有意 思的一个方法.我们首先需要明确,这个方法是基于采样的,也就是基于所谓的蒙特卡洛法(Monte Carlo).蒙特卡洛法,本身是一个利用随机采样对一个目标函数做近似.例如求一个稀奇古怪的形状的面积,如果我们没有一个解析的表达方法,那么怎么做 呢?蒙特卡洛法告诉我们,你只要均匀的在一个包裹了这个形状的范围内随机撒点,并统计点在图形内的个数,那么当你撒的点很多的时候,面积可以近似为=

前言 本文仅作为个人笔记分享,又因为本章涉及多个专业领域而本人皆未接触过,所以难免出错,请各位读者注意. 对于数字图像需要区分image pixels(特定采样处的函数值)和display pixels(显示器显示值). 收集采样值,并将其转化为连续函数的过程被称为重构. 为了计算在数字图像上的离散像素值,我们需要在原始的图片函数上不断的采样. 采样与重构的过程中涉及到近似运算,而这个过程中产生的错误被称为锯齿.其产生原因为计算机无法连续对场景进行采样. 可以理解为把真实世界所得图像(人眼)当做

书本内容:见相册 preface 还记的我们上一篇说的Monte Carlo 维度诅咒吗 上一篇算是二维的例子吧,大家看了之后是否想着写一个一维的Monte Carlo模拟积分?(我想了,没写出来) 为什么要整这个嘞 光照渲染中多处涉及重积分,最终结果是要求取一个近似值,因而需要对其值进行数值估计,Monte Carlo方法就是一个较为理想的方案. 其实我们的光线追踪器不仅用了很多向量运算,还用了很多数值分析的知识,比如之前的背景用的是最简单的插值,柏林噪声纹理用的是三线性插值等 ready 你

2018-12-09 16:40:30 一.使用Rand7()来生成Rand10() 问题描述: 问题求解: 这个问题字节跳动算法岗面试有问到类似的,有rand6,求rand8,我想了好久,最后给了一个特殊解法,就进行三次,每次取前三个数和后三个数的概率相等为1 / 2,那么最后需要得到的概率是1 / 8,就可以通过取三次得到.问题就转变成了映射的问题,当然映射的方式是很简单的,类似二进制的方法,很容易就可以进行映射. 但是,上述的解法在本题中是没有办法使用的,就需要更通用的解法,说实话,之前也

1. 问题 已提供一个Rand7()的API可以随机生成1到7的数字,使用Rand7实现Rand10,Rand10可以随机生成1到10的数字. 2. 思路 简单说: (1)通过(Rand N - 1) % 10 + 1的方法,可以求出Rand10,当N是10的倍数的时候. (2)用( Rand7 - 1 ) * 7 + Rand7可以随机生成1-49,记作Rand49. (3)如果可以通过Rand49计算出Rand40,即随机生成1-40,就可以通过Rand40 % 10来取得Rand10. (

有些地方还没看懂, mark一下 文章来源: https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 去年曾经使用过FCN(全卷积神经网络)及其派生Unet,再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容,其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe(在Twitter任职)发表的PixelShuffle<Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effici

interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样 使用的插值算法取决于参数mode的设置 支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spatial(2D, 如jpg.png等图像数据)和volumetric(3D, 如点云数据)类型的

上采样(upsampling)一般包括2种方式: Resize,如双线性插值直接缩放,类似于图像缩放,概念可见最邻近插值算法和双线性插值算法——图像缩放 Deconvolution,也叫Transposed Convolution,可见逆卷积的详细解释ConvTranspose2d(fractionally-strided convolutions) 第二种方法如何用pytorch实现可见上面的链接 这里想要介绍的是如何使用pytorch实现第一种方法: 有两个模块都支持该上采样的实现,一个是t

Vision layers 1)Upsample CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg.png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional dept

参考:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/84975282 参考:https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 上采样的概念: 上采样可以理解为任何可以将图像变成更高分辨率的技术:最简单的方式就是重采样和插值法:将输入图片 input image 进行 rescale 到一个想要的尺寸:而且计算每个点的像素点,使用如双线性插值bilinear 等插值方法对其余点进行插值: U

title author date CreateTime categories C# 从零开始写 SharpDx 应用 初始化dx修改颜色 lindexi 2018-10-20 17:34:37 +0800 2018-06-20 08:39:31 +0800 C# D2D DirectX SharpDX Direct2D 本文来告诉大家如何在上一篇博客创建的窗口里面使用 Sharpdx 初始化,然后设置窗口颜色. 本文是 SharpDX 系列博客,更多博客请点击SharpDX 系列 在C# 控制

原文:C# 从零开始写 SharpDx 应用 初始化dx修改颜色 版权声明:博客已迁移到 https://blog.lindexi.com 欢迎访问.如果当前博客图片看不到,请到 https://blog.lindexi.com 访问博客.本文地址 https://blog.csdn.net/lindexi_gd/article/details/82114907 本文来告诉大家如何在上一篇博客创建的窗口里面使用 Sharpdx 初始化,然后设置窗口颜色 本文是 SharpDX 系列博客,更多博客

2018-12-09 16:40:30 一.使用Rand7()来生成Rand10() 问题描述: 问题求解: 这个问题字节跳动算法岗面试有问到类似的,有rand6,求rand8,我想了好久,最后给了一个特殊解法,就进行三次,每次取前三个数和后三个数的概率相等为1 / 2,那么最后需要得到的概率是1 / 8,就可以通过取三次得到.问题就转变成了映射的问题,当然映射的方式是很简单的,类似二进制的方法,很容易就可以进行映射. 但是,上述的解法在本题中是没有办法使用的,就需要更通用的解法,说实话,之前也

论文信息 论文标题:Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions论文作者:Hongmin Zhu, Fuli Feng, Xiangnan He, Xiang Wang, Yan Li, Kai Zheng, Yongdong Zhang论文来源:2019, NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction GNNs 中的图卷积操作可以认为是对目标节点的邻居特征线性聚合(加权和)

Sampler (GLSL) Sampler通常是在Fragment shader(片元着色器)内定义的,这是一个uniform类型的变量,即处理不同的片元时这个变量是一致不变的.一个sampler和一个texture对应,类型也是对应的,比如sampler2D 的sampler对应的就是GL_TEXTURE_2D类型的纹理对象.Sampler是个变量,但是它是没有值的,或者說是特殊的一种类型,讨论其数值没有意义,只要明确其同一个texture对应即可.sampler变量在shader内使用的地

为什么要写统计信息 最近看到园子里有人写统计信息,楼主也来凑热闹. 话说经常做数据库的,尤其是做开发的或者优化的,统计信息造成的性能问题应该说是司空见惯. 当然解决办法也并非一成不变,“一招鲜吃遍天”的做法已经行不通了(题外话:整个时代不都是这样子吗) 当然,还是那句话,既然写了就不能太俗套,写点不一样的,本文通过分析一个类似实际案例来解读统计信息的更新的相关问题. 对于实际问题,不但要解决问题,更重要的是要从理论上深入分析,才能更好地驾驭数据库. 统计信息基础 首先说一个老掉牙的话题,统计信息