Scratch的分辨率是480*360,因此把scratch文件转变为flash时,因影像和画质很差,把flash插入到ppt幻灯片后,影像和画质仍然得不到保证.经过不断摸索,这个问题终于得到解决,关键是像素问题的处理. 根据一般情况下:1像素=0.635/24厘米,在ppt中,以wps2016为例,插入flash,如图,选择scratch导出的flash文件,选中flash对象框,单击[属性]--[大小],设置: 宽度:12.7厘米,高度:9.51厘米 这个宽度和高度数据是经过这样计算的: 4

对图片处理这一块不是很懂,自己写不出来,这些年一直没有停止找一个上传图片质量不下降,加水印不会导致模糊和水印周边产生杂点的代码. 网上基本上99.9%的代码处理图片质量都是下面这两句: //设置质量 //gWater.InterpolationMode = System.Drawing.Drawing2D.InterpolationMode.HighQualityBicubic; //gWater.SmoothingMode = System.Drawing.Drawing2D.Smoothin

前言 大家有没有遇到过这种情况,在浏览微博或者公众号时看到一段有趣的文字,于是截图发到朋友圈想和好友分享.但是在发布图片时,软件会对图片强制进行压缩,导致图片分辨率下降,文字变得模糊难以阅读.那么有没有什么办法可以解决这种情况呢?当然有啦.华为HMS ML Kit提供了文字超分技术,可以突破图像中文本分辨率的物理限制,对包含文字内容的图像进行9倍放大(长宽各放大3倍),同时显著增强图像中文字的清晰度和可辨识度,轻松解决图片中文字分辨率低的问题. 应用场景 文字超分技术在生活中有很多的应用场景,比

MetaPruning 2019-ICCV-MetaPruning Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning Zechun Liu (HKUST).Xiangyu Zhang (MEGVII).Jian Sun(MEGVII) GitHub:251 stars Citation:20 Motivation A typical pruning approach contains three stages: training

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning

1. 概述 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面,一方面它的神经元间的连接是非全连接的, 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的).它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络,降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量. 卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的,是为识别二维形状而设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移.比例缩放.倾斜或者共他 形式的变形具有高度不变性.1962年

论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 本文提出的模型叫MobileNet,主要用于移动和嵌入式视觉应用.该模型具有小巧.低延迟的特点.MobileNet在广泛的应用场景中具有有效性,包括物体检测,细粒度分类,人脸属性和大规模地理定位. MobileNet架构 深度可分解卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet模

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.10370.pdf 这是何恺明老师发表于CVPR2018的一篇优秀paper. 先简单回顾一下语义分割领域之前的工作 那么什么是语义分割? 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类.其中,较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO . 比较流行经典的几种方法 传统机器学习方法:如像素级的决策树分类,参考TextonForest以及Random Forest based classifiers.再有就是深度学习方法

Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation2019-03-18 14:45:44 Paper:https://arxiv.org/pdf/1901.02985 Offical TensorFlow Code: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/core/nas_networ

显著性检测:1)显著性物体检测-最能引起视觉注意的物体区域2)注视点预测:人类视觉注意机制 视觉注意机制的两种机制:1)自底而上基于数据驱动的注意机制,如颜色.边缘 2)自上而下基于任务驱动的目标的注意机制,如认知因素钟的只是.预期.兴趣 物体分割:Gragh Cuts分割~最小割最大流算法优化GrabCut分割:前景/背景的颜色分割 ~ 高斯混合模型,Kneans获得(高斯混合包括Kmeans和EM算法).      美图秀秀用到      需要给初始标记语义分割: 目标:从像素水平上,理解.

[1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(三)CNN常见问题总结 1. 概述 卷积神经网络是一种

原文地址:DeepLabv3 代码: TensorFlow Abstract DeepLabv3进一步探讨空洞卷积,这是一个在语义分割任务中:可以调整滤波器视野.控制卷积神经网络计算的特征响应分辨率的强大工具.为了解决多尺度下的目标分割问题,我们设计了空洞卷积级联或不同采样率空洞卷积并行架构.此外,我们强调了ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块,该模块可以在获取多个尺度上卷积特征,进一步提升性能.同时,我们分享了实施细节和训练方法,此次提出的DeepLab

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch

地图点可以通过关键帧来构造,也可以通过普通帧构造,但是最终,必须是和关键帧对应的,通过普通帧构造的地图点只是临时被Tracking用来追踪用的. 构造函数(地图点3D坐标及其参考帧): // 参考帧是关键帧,该地图点将于许多帧关键帧对应,建立关键帧之间的共视关系 MapPoint::MapPoint(const cv::Mat &Pos, KeyFrame *pRefKF, Map* pMap) // 参考帧是普通帧,该地图点只与当前普通帧的特征点对应 MapPoint::MapPoint(co

本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning

这两天勉勉强强把一个shadowmap的demo做出来了.参考资料多,苦头可不少.Shadow Map技术是目前与Shadow Volume技术并行的传统阴影渲染技术,而且在游戏领域可谓占很大优势.本篇是第一辑.——ZwqXin.comShadow Map的原理很简单,但是实现起来到处是雷.当然这只是我的体会.恩,不过就是“从光源处看场景,那些看不见的区域全部都该是阴影”.很容易看出,与针对 特定模型的Shadow Volume不同,Shadow Map是针对场景的.这就是说,对一个光源应用一次

花了点时间梳理了一下DeepLab系列的工作,主要关注每篇工作的背景和贡献,理清它们之间的联系,而实验和部分细节并没有过多介绍,请见谅. DeepLabv1 Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs link:https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf 引言 DCNN在像素标记存在两个问题:信号下采用和空间不变性(invariance) 第一个

背景描述: RGB编码:对于一个直接用24bit表示每一个而像素的图像来说,每一个pixel使用8-bit无符号整数(0-255)来表示红or绿or蓝. 压缩目的: 将128x128大小的图片由原来的24bit表示-压缩成->16bit表示每一个像素的图像. 压缩方法: 对于每一个pixel, 使用 K-Means选择16bits来表示原来的24bits.当然,具体是通过计算每一个像素空间的16bits大小的聚类来表示原来的24bits. 实现步骤: 1.将原来的128x128大小的图片读入到一

目录 故事背景 U-Net 具体结构 损失 数据扩充 发表在2015 MICCAI.原本是一篇医学图像分割的论文,但由于U-Net杰出的网络设计,得到了8k+的引用. 摘要 There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and trainin