开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

与砖石结构重叠的图像

是指一种图像处理技术，通过将图像分割成多个砖石形状的区域，并将这些区域进行重叠，从而创建出一种独特的视觉效果。

这种技术通常用于图像处理和图像编辑软件中，可以应用于各种场景，如艺术设计、广告制作、电影特效等。通过与砖石结构重叠的图像，可以为图像添加一种独特的纹理和视觉效果，使图像更加生动、有趣和吸引人。

在云计算领域，可以利用云计算平台提供的强大计算能力和存储资源，对大规模图像数据进行处理和分析。通过云原生架构，可以实现高效的图像处理和分布式计算，提高处理速度和效率。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，包括图像识别、图像处理、图像搜索等。其中，腾讯云图像处理（Image Processing）服务可以帮助用户实现图像的砖石结构重叠效果。用户可以通过该服务对图像进行分割、重叠等操作，实现与砖石结构重叠的图像效果。

腾讯云图像处理服务链接：https://cloud.tencent.com/product/imgpro

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

shopify主题Grid模板修改

Shopify Grid主题是一个砖石风格的主题，非常适合有故事可讲的当代品牌，灵活明亮，具有现代的气息，兼容OS 2.0，独特的布局和强大的导航更方便打造您的品牌。随ytkah一起来看看Grid模板特色吧

03

以后连砖都搬不起了！机器人瓦匠2天就能建起一栋楼

据每日邮报报道，澳大利亚机器人公司Fastbrick Robotics最近推出机器人瓦匠Hadrian X，它只需要2天时间就能建造起整栋房屋，且从来不需要喝茶休息。对于建筑工人来说，Hadrian

04

Vogue Shopify主题模板配置修改

Vogue是一个书样式外观高度可视化产品的Shopify主题，可以创造奢华的购物体验，提升您的品牌和销量。

02

R数据科学|5.5.1 习题解答

前面对比了已取消航班和未取消航班的出发时间，使用学习到的知识对这个对比的可视化结果进行改善。

04

成年期人类大脑功能网络的重叠模块组织

已有研究表明，作为人类大脑基本特征的大脑功能模块化组织会随着成年期的发展而发生变化。然而，这些研究假设每个大脑区域都属于一个单一的功能模块，尽管已经有趋同的证据支持人类大脑中功能模块之间存在重叠。为了揭示年龄对重叠功能模块组织的影响，本研究采用了一种重叠模块检测算法，该算法不需要对年龄在18 - 88岁之间的健康队列(N = 570)的静息态fMRI数据进行事先了解。推导出一系列的测量来描述重叠模块结构的特征，以及从每个参与者中识别出的重叠节点集(参与两个或多个模块的大脑区域)。年龄相关回归分析发现，重叠模度和模块相似度呈线性下降趋势。重叠节点数目随年龄增长而增加，但在脑内的增加并不均匀。此外，在整个成年期和每个年龄组内，节点重叠概率始终与功能梯度和灵活性呈正相关。此外，通过相关和中介分析，我们发现年龄对记忆相关认知表现的影响可能与重叠功能模块组织的变化有关。同时，我们的研究结果从大脑功能重叠模块组织的角度揭示了与年龄相关的分离减少，这为研究成年期大脑功能的变化及其对认知表现的影响提供了新的视角。

02

OUR-GAN：单样本超高分辨率图像生成

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.13799.pdf

02

HNAS2015——头颈高危器官分割

目标结构（例如，肿瘤）和高危器官 (OAR) 的描绘是治疗计划过程中的一个关键步骤。由于手动分割这些结构具有挑战性且耗时，因此开发准确的自动分割方法对于帮助治疗前放疗计划和 IGART 至关重要。近年来，已经引入了多种自动分割方法。然而，对于哪种分割方法最好，目前还没有达成共识。这可能是由于解剖结构的数量和种类繁多，每一个都针对特定的分割挑战。事实上，一些自动分割方法是为特定区域或模态设计的，并且可能在一个领域更准确而在其他领域不太准确。

02

A Comparison of Super-Resolution and Nearest Neighbors Interpolation

随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据，网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而，在大多数分类和目标检测应用中，图像数据是这样的，感兴趣的对象相对于场景来说是很大的。这可以在最流行的公共基准数据集ImageNet、VOC、COCO和CIFAR中观察到。这些数据集和它们对应的挑战赛继续推进网络架构比如SqueezeNets, Squeeze-and-Excitation Networks, 和 Faster R-CNN。对于DigitalGlobe的WorldView-3卫星将每个像素表示为30平方厘米的区域的卫星数据。在这些场景中，在大于3000x3000的场景中像汽车这样的物体通常是13x7像素或更小。这些大型场景需要预处理，以便在现代目标检测网络中使用，包括将原始场景切割成更小的组件用于训练和验证。除此之外，在停车场和繁忙的道路等区域，车辆等物体往往位于较近的位置，这使得车辆之间的边界在卫星图像中难以感知。缺乏公共可用的标记数据也阻碍了对这个应用程序空间的探索，只有xView Challenge数据集拥有卫星捕获的带有标记对象的图像。等空中数据集分类细粒度特性在空中图像(COFGA),大规模数据集在空中图像(队伍),对象检测和汽车开销与上下文(COWC)也有类似的对象类,但存在一个较低的地面样本距离(德牧)使他们更容易获得良好的对象检测结果,但限制了实际应用。考虑到将CNNs应用于卫星数据所面临的挑战，将升级作为预处理步骤对实现准确探测目标的良好性能至关重要。深度学习的进步导致了许多先进的体系结构可以执行升级，在低分辨率图像上训练网络，并与高分辨率副本进行对比验证。尽管关于这一主题的文献越来越多，但超分辨率(SR)在目标检测和分类问题上的应用在很大程度上还没有得到探索，SR与最近邻(NN)插值等也没有文献记载。SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤，具有良好的应用前景，但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数，因此增加了大量的计算成本。与SR不同的是，NN仍然是最基本的向上缩放方法之一，它通过取相邻像素并假设其值来执行插值，从而创建分段阶跃函数逼近，且计算成本很小。

03

从4K到16K仅用一张图像训练，首个单样本超高分辨率图像合成框架来了

选自arXiv 作者：Donghwee Yoon等机器之心编译编辑：蛋酱、张倩在这篇论文中，研究者提出了 OUR-GAN，这是首个单样本（one-shot）超高分辨率（UHR）图像合成框架，能够从单个训练图像生成具有 4K 甚至更高分辨率的非重复图像。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.13799.pdf 传统生成模型通常从相对较小的图像数据集中，基于 patch 分布学习生成大型图像，这种方法很难生成视觉上连贯的图像。OUR-GAN 以低分辨率生成视觉上连贯的图像，

02

UNet实现文档印章消除

一个分割网络——Unet，Unet借鉴了FCN网络，其网络结构包括两个对称部分：前面一部分网络与普通卷积网络相同，使用了3x3的卷积和池化下采样，能够抓住图像中的上下文信息（也即像素间的关系）；后面部分网络则是与前面基本对称，使用的是3x3卷积和上采样，以达到输出图像分割的目的。此外，网络中还用到了特征融合，将前面部分下采样网络的特征与后面上采样部分的特征进行了融合以获得更准确的上下文信息，达到更好的分割效果。

02

继 Swin Transformer 之后，MSRA 开源 Video Swin Transformer，在视频数据集上SOTA

继上半年分享的『基于Transformer的通用视觉架构：Swin-Transformer带来多任务大范围性能提升』、『Swin Transformer为主干，清华等提出MoBY自监督学习方法，代码已开源』，Swin Transformer 惊艳所有人之后，MSRA 开源〖Video Swin Transformer〗，效果如何？

02

一个通用的多相机视觉SLAM框架的设计和评估

文章：Design and Evaluation of a Generic Visual SLAM Framework for Multi-Camera Systems

03

LADN | 局部对抗解缠网络-人脸妆容迁移与反迁移的深度学习模型

核心思想是在风格迁移解开网络中的使用多个重叠的局部判别器，实现人类面部图像之间局部细节风格迁移达到虚拟化妆与卸妆的效果，实现对戏剧性化妆风格的高频细节迁移。以前基于全局对抗的网络无法实现这样细节迁移，作者通过局部对抗判别器实现在不同的图像两张图像实现来细节迁移，在图像指定ROI区域重叠使用局部判别器实现了人脸的化妆与卸妆效果，图示如下：

02

基于约束捆集调整的多相机运动结构恢复方法

文章：CONSTRAINED BUNDLE ADJUSTMENT FOR STRUCTURE FROM MOTION USING UNCALIBRATED MULTI-CAMERA SYSTEMS

01

智能测试实践之路-UI缺陷检测

随着业务与技术的发展，软件架构从最初单体结构逐步演变成AI赋能的分布式体系，基础框架技术能力不断成熟，数据、控制、服务等能力的深化为业务的快速建立与扩展提供了强大的支撑能力。与此同时，测试技术由被测体的业务与技术变革所牵引，从瀑布式跟进服务端单体的纵向测试能力建设发展到敏捷化的端到端全链路测试，尤其强化了精析测试能力的作用。质量保障过程从点面支撑进化到立体保障，复杂度从服务端向移动端迁移。

03

计算机视觉经典网络回归--AlexNet

AlexNet模型来源于论文-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks，作者Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E.Hinton.

01

PVT重磅升级：三点改进，性能大幅提升

Transformer在CV领域取得了喜人的进展。在本文工作中，我们在PVT(后称PVTv1)的基础上引入了如下三个改进得到了PVTv2:

01

「图像处理」U-Net中的重叠-切片

CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。

00

FreeSurfer自动分割海马亚区算法的重测信度分析

最近，来自波士顿荣军医疗保健系统和哈佛医学院等多个单位的研究人员，在Neuroimage杂志上发表了研究，对FreeSurfer计算海马亚区的两种方法（标准处理和纵向处理）跨站点重复测量的信度进行了评估，进一步验证该方法具有较高的信度。

03

基于激光雷达增强的三维重建

尽管运动恢复结构（SfM）作为一种成熟的技术已经在许多应用中得到了广泛的应用，但现有的SfM算法在某些情况下仍然不够鲁棒。例如，比如图像通常在近距离拍摄以获得详细的纹理才能更好的重建场景细节，这将导致图像之间的重叠较少，从而降低估计运动的精度。在本文中，我们提出了一种激光雷达增强的SfM流程，这种联合处理来自激光雷达和立体相机的数据，以估计传感器的运动。结果表明，在大尺度环境下，加入激光雷达有助于有效地剔除虚假匹配图像，并显著提高模型的一致性。在不同的环境下进行了实验，测试了该算法的性能，并与最新的SfM算法进行了比较。

01

基于激光雷达增强的三维重建

作者：Weikun Zhen Yaoyu Hu Huai Yu Sebastian Scherer

01

1张图2分钟转3D！纹理质量、多视角一致性新SOTA｜北大出品

新方法名为Repaint123，核心思想是将2D扩散模型的强大图像生成能力与再绘策略的纹理对齐能力相结合，来生成高质量、多视角一致的图像。

01

形态学运算与仿真：图像处理中形态学操作的简单解释

形态学是图像处理领域的一个分支，主要用于描述和处理图像中的形状和结构。形态学可以用于提取图像中的特征、消除噪声、改变图像的形状等。其中形态学的核心操作是形态学运算。

01

详细解读PVT-v2 | 教你如何提升金字塔Transformer的性能？（附论文下载）

计算机视觉中的Transformer最近取得了令人鼓舞的进展。在这项工作中，作者通过添加3个改进设计来改进原始金字塔视觉Transformer（PVTv1），其中包括：

04

CVPR2021 双图层实例分割，大幅提升遮挡处理性能

物体的互相遮挡在日常生活中普遍存在，严重的遮挡易带来易混淆的遮挡边界及非连续自然的物体形状，从而导致当前已有的检测及分割等的算法性能大幅下降。本文通过将图像建模为两个重叠图层，为网络引入物体间的遮挡与被遮挡关系，从而提出了一个轻量级的能有效处理遮挡的实例分割算法。

02

CRASS2012——胸片中锁骨解剖结构分割

正常解剖结构的自动描绘是医学图像计算机分析的先决条件。二维放射线图像（例如胸部放射线照片）的分析是一项具有挑战性的任务，因为叠加的正常和异常结构可能会导致难以辨别特定对象的边界。这些结构的检测、识别和分割需要结合有关其位置和外观的先验知识。由于正常解剖结构的可变性和病理学的存在而导致的医学成像中这两个特性的巨大变化可以通过使用从示例中学习的监督系统来处理。

01

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 阅读笔记

因为LSVRC-2010是ILSVRC的唯一一个有测试集标签的版本，因此在这个实验中大多使用该版本。

01

[图解]FASTER R-CNN图文详解

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

02

使用图像分割来做缺陷检测的一个例子

作者：Vinithavn 编译：ronghuaiyang 导读一个简单的例子，详细的过程和代码说明。 1. 介绍什么是物体检测？给定一张图像，我们人类可以识别图像中的物体。例如，我们可以检测

05

Receptive field(感受野)

终于在知乎上中找到深度神经网络中的感受野(Receptive Field) - 蓝荣祎的文章 - 知乎 ) 算是弄清了基本原理，记录以备忘

02

CamMap：基于SLAM地图对不共视相机进行外参标定

文章：CamMap: Extrinsic Calibration of Non-Overlapping Cameras Based on SLAM Map Alignment

02

[深度学习概念]·人脸识别MTCNN解析

人脸识别MTCNN解析源代码，效果相当不错（只有测试代码）： https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.ht

02

Dji 精灵4说明书（Dji Mavic Air 航线规划飞行）

明天就可能要拿到飞机了，第一次飞这么贵的飞机，有点害怕。这里做一些功课，有备无患，倒是大疆的易用性很好。

03

图像拼接--Parallax-tolerant Image Stitching

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/83054318

02

终于盼来了Hinton的Capsule新论文，它能开启深度神经网络的新时代吗？

AI 科技评论按：眼见“深度学习教父”Geoffrey Hinton在许多场合谈到过自己正在攻关的“Capsule”之后，现在我们终于等到了这篇论文，得以具体感受Capsule的特性。AI 科技评论把

CCIG 2024：合合信息文档解析技术突破与应用前景

2024年5月24日-26日于西安召开中国图象图形大会（CCIG 2024），此次大会由中国图象图形学学会主办，空军军医大学、西安交通大学和西北工业大学承办，南京理工大学、陕西省图象图形学学会、陕西省生物医学工程学会协办，陕西省科学技术协会支持。包括于起峰院士、郑海荣院士、焦李成教授、王大轶研究员和虞晶怡教授在内的多位知名学者将作主旨报告，带来前沿的学术分享。大会期间将举办25场学术论坛、7场特色论坛和2场企业论坛，汇聚2000余名专家学者，构建开放创新、交叉融合的交流平台。

02

Kaggle冠军告诉你，如何从卫星图像分割及识别比赛中胜出？

王小新编译自 Kaggle 量子位出品 | 公众号 QbitAI 在2016年12月至2017年3月期间，Kaggle网站举办了一场对英国国防科学与技术实验室（DSTL）提供的卫星图像进行场景特

09

CNN卷积神经网络 ILSVRC-2012

训练一个庞大的深层卷积神经网络，将ImageNet LSVRC-2010比赛中的120万张1000种不同类别的高分辨率图像进行分类。在测试数据上，top-1和top-5的误差率分别为37.5%和17%，这比以往的先进水平都要好得多。它具有6000万个参数和650,000个神经元，该神经网络由五个卷积层，其中一些有池化层，和三个全连接层且有1000-way的softmax回归模型。使用非饱和神经元和GPU加速加快训练速度，并采用dropout正则化方法来减少全连接层中的过拟合，取得了不错的实验效果。同时，在ILSVRC-2012比赛中加入了该模型的一个变式，以15.3%的top-5误差率胜过第二的26.2%。

03

深度学习论文随记（一）---AlexNet模型解读

本文介绍了深度学习的背景和意义，并对AlexNet模型进行了详细解读。文章还分析了创新点，包括ReLU激活函数、Dropout层、数据扩充、重叠池化、LRN局部响应归一化等。最后，文章介绍了图片预处理的方法，包括大小归一化和减去像素平均值。

00

学界 | 谷歌《Cell》论文：使用深度学习，直接对细胞影像生成荧光标记

选自Google Research 机器之心编译很多常用的细胞标记方法有明显的缺点，包括不一致性、空间重叠、物理干预等。近日，谷歌利用深度学习方法即「in silico labeling（ISL）」标记细胞的研究登上了《Cell》杂志。ISL 能直接从未标记的固定样本或活体样本的透射光影像中预测多种荧光标记。由于预测是基于计算机的，ISL 可以克服上述所有缺点，并省去很多中间步骤。这项技术有望生物学和医学中打开全新的实验领域。此外，谷歌还开源了整个项目，包括模型代码和数据集等，供大家自由使用。开源地址：

09

ACM MM 2023 | PanoDiff：从窄视场图片生成全景图

全景图像捕捉的视场广泛，包括360°水平方向和180°垂直方向视场范围。全景图在各种应用中变得越来越重要，例如环境照明、虚拟现实/增强现实和自动驾驶系统。但是获得高质量的全景图像可能既耗时又昂贵，因为通常需要使用专门的全景相机或拼接软件将来自多个角度的图像合并在一起。

03

DL | 语义分割原理与CNN架构变迁

图像分割是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务。本文聚焦于语义分割任务，即在分割图中将同一类别的不同实例视为同一对象。作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。

03

边框检测在 Python 中的应用

在游戏开发中，我们经常会回使用到边框检测。我们知道，边框检测是计算机视觉中常用的技术，用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中，可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的？以下是一个简单的示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测：

01

霸榜各大CV任务榜单，Swin Transformer横空出世！

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows（ArXiv21）

03

谷歌MLP-Mixer:用于图像处理的全MLP架构

图像处理是机器学习中最有趣的子区域之一。它从多层感机知开始，后来出了卷积，后来发展出是注意力机制，然后就是transformers，现在新的论文将又我们带回到MLP。如果您像我一样，您的第一个问题将是MLP如何获得与transformers和CNN几乎相同的结果？这是我们将在本文中回答的问题。谷歌新提出的“ MLP-Mixer”取得了与SOTA模型非常接近的结果，该模型是在大量数据上训练的，速度几乎是其三倍。这也是该论文中一个有趣的指标（图像/核心/秒）。

02

【图像分割模型】全景分割是什么？

这是专栏《图像分割模型》的第12篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。

03

Nature neuroscience：精神疾病脑异常的局部、回路和网络异质性

摘要：典型的病例对照研究往往忽略了精神疾病患者的个体异质性，这种研究依赖于群体均值比较。在此，我们对1294例诊断为6种疾病(注意缺陷/多动障碍、自闭症谱系障碍、双相情感障碍、抑郁症、强迫症和精神分裂症)的患者和1465例匹配对照患者的灰质体积(GMV)异质性进行了全面、多尺度的表征。规范模型表明，个人对区域GMV预期的偏差是高度异质性的，在同一诊断的人群中，影响同一地区的<7%。然而，在多达56%的病例中，这些偏差嵌入在共同的功能电路和网络中。显着-腹侧注意系统与其他系统有选择性地涉及抑郁症、双相情感障碍、精神分裂症和注意缺陷/多动障碍。因此，相同诊断的病例之间的表型差异可能源于特定区域偏差的异质定位，而表型相似性可能归因于共同功能回路和网络的功能障碍。

03

【目标检测】RCNN算法详解[通俗易懂]

Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。这篇文章思路简洁，在DPM方法多年平台期后，效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平，在github都给出了基于Caffe的源码。

03

AlexNet论文阅读

摘要主要介绍了其神经网络的结构——5个卷积层（每个卷积层($convolutional\ layers$)后面都跟有池化层($max-pooling\ layers$)）和三个全连接层，最后是一个1000维的softmax。然后作者还提到一个比较有意思的想法："为了避免全连接层的过拟合，我们采用一种名为$dropout$的正则化方法"

02

全景分割这一年，端到端之路

图像分割（image segmentation）任务的定义是：根据某些规则将图片分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提出感兴趣目标的技术和过程。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭