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    ManiFest: manifold deformationfor few-shot image translation

    大多数图像到图像的翻译方法都需要大量的训练图像,这限制了它们的适用性。相反,我们提出了ManiFest:一个用于少样本图像翻译的框架,它只从少数图像中学习目标域的上下文感知表示。为了增强特征一致性,我们的框架学习源域和附加锚域(假设由大量图像组成)之间的风格流形。通过基于patch的对抗性和特征统计对准损失,将学习到的流形插值并朝着少样本目标域变形。所有这些组件都是在单个端到端循环中同时训练的。除了一般的少样本翻译任务外,我们的方法还可以以单个样例图像为条件来再现其特定风格。大量实验证明了ManiFest在多项任务上的有效性,在所有指标上都优于最先进的技术。

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    【CCD图像检测】3:图像的调试方法

    在嵌入式系统中摄像头调试的目的是使摄像头的机械和电气参数在满足系统要求下能产生质量最高的图像数据。一个涉及硬件和软件的成像系统,成像的质量好坏往往受到来自外界干扰和自身限制的很多因素的影响,这些影响会产生噪声和成像不均匀。来自软件层面的因素往往是算法的问题,这个层面的问题可以通过理论分析的数学计算解决,来自硬件层面的因素则而要用仪器进行调试,通过实验测量分析才能解决,由于硬件处理系统底层,所以硬件的质量会直接影响软件的质量,从而影响最终成像质量。对摄像头进行调试就是要从硬件层面上尽量消除干扰。同时,因为视频信号最后交给芯片后的信息就是一些数字量,这些表征图片信息的数字量对于程序的设计者来说是极其不直观的,这样会造成处理上的一些困难。合理利用好调试手段,对帮助用户发现硬件问题和直观再现数字图片以及一些参数的整定是极其有用的。

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