本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。 首先明确一下我们的需求。...现有某一地区的多张栅格遥感影像，其虽然都大致对应着同样的地物范围，但不同栅格影像之间的空间范围、行数与列数、像元的位置等都不完全一致；例如，某一景栅格影像会比其他栅格影像多出一行，而另一景栅格影像可能又会比其他栅格影像少一列等等...—因为我们要统一各个栅格图像的行号与列号，所以很显然，这里这个模板图像就需要找各个栅格图像中，行数与列数均为最少的那一景图像。...这里需要注意，如果大家的各个栅格图像中，行数与列数最少的栅格不是同一个栅格，那么可以分别用行数最少、列数最少的这两个栅格分别作为模板，执行两次上述代码。 ...其中，第一个参数就是当前循环所用的栅格图像文件，第三个参数是结果文件的保存路径与文件名，第四个参数则是模板文件；最后一个参数"MAINTAIN_EXTENT"是为了保证得到的裁剪后结果图像严格与模板图像的行数
哈尔滨工业大学与北京大学的研究人员在神经网络Top期刊NeuralNetworks上2020年联合发表《Attention-guided CNN for image denoising》,受到一致好评...FEB利用长路径集成全局和局部的特征信息来增强去噪模型的表达能力。AB是被用于提取隐藏在复杂背景中的噪声信息。该模块对于复杂的噪声图像（真实噪声图像和盲噪声）是非常有效的。...同时，FEB和AB能共同提高训练噪声模型的效率和减少复杂度。 最后，一个RB通过获得的噪声映射和给出的噪声图像来重构干净的图像。...扩展的实验显示所提出的ADNet就定性和定量估计而言在合成的噪声图像、真实的噪声图像和盲去噪方面都获得好的性能。...5.不同方法在Set12数据库上对于15，25和50的噪声级别的平均PSNR (dB) ? 6.在彩色合成噪声图像的去噪与盲去噪结果 ? 7.不同方法在真实噪声图像的去噪结果 ?
哈尔滨工业大学与北京大学的研究人员在神经网络Top期刊NeuralNetworks上2020年联合发表《Attention-guided CNN for image denoising》,受到一致好评。...同时，FEB和AB能共同提高训练噪声模型的效率和减少复杂度。 最后，一个RB通过获得的噪声映射和给出的噪声图像来重构干净的图像。...扩展的实验显示所提出的ADNet就定性和定量估计而言在合成的噪声图像、真实的噪声图像和盲去噪方面都获得好的性能。...5.不同方法在Set12数据库上对于15，25和50的噪声级别的平均PSNR (dB) ? 6.在彩色合成噪声图像的去噪与盲去噪结果 ? 7.不同方法在真实噪声图像的去噪结果 ?...12.在BSD68上灰色噪声图像的去噪可视化效果 ? 13.在Set12上灰色噪声图像的去噪可视化效果 ?
主要内容： 提出了第一种用于交叉视图图像地理定位的纯Transformer方法，在对齐和未对齐的数据集上都实现了最先进的结果，与基于CNN的方法相比，计算成本更低，所提出的方法不依赖于极坐标变换和数据增强...，然而极坐标变换依赖于与两个视图相对应的几何体的先验知识，并且当街道查询在空间上未在航空图像的中心对齐时，极坐标转换可能会失败。...提出了一种注意力引导的非均匀裁剪策略，去除参考航空图像中的大量非信息补丁以减少计算量，性能下降可忽略不计，通过将省下来的计算资源重新分配到信息patch的更高图像分辨率进一步提高了性能。...Attention引导的非均匀裁剪： 当寻找图像匹配的线索时，人类通常会第一眼找到最重要的区域，然后只关注重要的区域并放大以找到高分辨率的更多细节，把“关注并放大”的思想用在交叉图像地理定位中可能更有益...命中率，即覆盖查询图像（包括地面真相）的前1个检索参考图像的百分比 和之前SOTA方法SAFA在计算代价上的比较 总结： 提出了第一种用于交叉视图图像地理定位的纯Transformer方法，在对齐和未对齐的数据集上都实现了最先进的结果
Parrot通常会得到更好的图像，特别是在图像的颜色组合、裁剪、透视和细节等方面。这一改进可归因于 Parrot 的 T2I 模型与在训练过程中融入美学关键词的即时扩展模型一起进行了微调。...图 4 定量评价 与基线比较：下表展示了在四种质量奖励中的质量得分结果：文本图像对齐得分、审美得分、人类偏好得分、和情绪得分。Parrot 在每个子组中都显示出更好的文本-图像对齐。...下图显示了 Parrot、具有单一奖励的 Parrot 和未选择批量帕累托最优解的 Parrot 之间的视觉比较。使用单一奖励模型往往会导致另一个奖励的退化，尤其是文本图像对齐。...例如，在第三列中，第一行的结果缺少提示高帽，即使稳定扩散结果包含该属性。另一方面，Parrot 结果捕获了所有提示，改善了其他质量信号，例如美观、图像情感和人类偏好。...此外，通过协同训练 T2I 模型和即时扩展模型，Parrot 可以生成更高质量的图像。此外，本文原创的以提示为中心的引导技术可以控制用户输入中主要内容的持久性，确保生成的图像保持忠实于用户提示。
2）朴素的 SDS 需要一个较大的无分类器指导（Classifier-Free Guidance）来进行图像文本对齐（例如，在 DreamFusion [1] 中使用的 100）。...通过生成空间对齐图像 RGB 和深度的扩展扩散模型，可以从结构和纹理方面同时指导 3DGS 优化过程： 这种结构正则化有助于减少几何失真，从而有利于具有稀疏梯度信息的 3DGS 优化。...（2）Annealed Negative Prompt Guidance 为了促进文本与 3D 生成内容之间的对齐，DreamFusion [1] 使用较大的无分类器引导尺度来更新 3D 场景优化的分数匹配差异项...： 在这个公式中，可以自然地将分数匹配差异分解为两部分，其中前一项是将图像推向更真实的流形的生成分数；后一项是将样本与隐式分类器对齐的分类器分数。...可以看出，SMPL-X 提供的人体结构先验可以给 3DGS 优化提供初始化信息；负文本引导可以确保逼真的人体纹理外观；图像 RGB 与深度图双分支的 SDS 监督约束可以同时对人体的几何和纹理进行优化；
为了捕捉 SMPL 未建模的细节（例如布料、头发），我们允许 3D 高斯偏离人体模型。将 3D 高斯函数用于动画人物会带来新的挑战，包括在表达高斯函数时产生的伪影。...，文本引导图像修复的最新进展带来了异常真实且视觉上合理的结果。...然而，当前的文本到图像修复模型仍然存在巨大的改进潜力，特别是在更好地将修复区域与用户提示对齐以及执行高分辨率修复方面。...我们的方法以基于锚的跨帧注意力的概念为中心，这是一种隐式跨帧传播扩散特征的机制，确保卓越的时间一致性和高保真度合成。Fairy 不仅解决了以前模型的限制，包括内存和处理速度。...它还通过独特的数据增强策略提高了时间一致性。该策略使模型与源图像和目标图像中的仿射变换等变。
第4行和第5行（第二行）显示，虽然该方法可以灵活插值，但它在外推区域产生高度扭曲的结果，在该区域没有数据来引导局部变形，并且扭曲恢复为全局亲和性；图1（b）提供了1D类比。...我们还比较了Autostitch和Photosynth的全景工具。对于Photosynth，将使用最终的后处理结果，因为未给出原始对齐。 我们选择了测试图像，这些图像对应于不同于纯旋转的视图。...尽管如此，后处理显然并不完全成功；观察地面上未对齐的轨道和瓷砖。将上述方法与APAP进行对比，APAP以较少的伪影清晰地对齐了两幅图像。...给定两个以上的图像，我们首先选择一个中心图像来初始化全景。然后，我们通过APAP将其他图像逐渐扭曲到全景图上。关于结果，请参考补充材料，我们只是简单地将像素平均值与之混合，以突出所建议扭曲的准确性。...对于每个点云，我们将摄影机之间的相对旋转固定为60◦, 但沿固定方向改变摄像机中心之间的距离。与前面一样，我们将点匹配划分为一个训练集和测试集。
然后在二阶网格传播方案下传播特征，其中对齐为流引导可变形对齐。在传播后，通过卷积和pixel-shuffling利用聚集的特征生成输出图像。...每个二阶网格传播单元的过程如下：令 代表第输入图像， 是利用多个残差块从 中提取的特征， 是第i个时间步处的第j个传播分支计算出的特征。...为了计算输出特征 ，首先使用流引导可变形对齐对齐 和 ： 其中， ， 为i帧到i-1和i-2帧的光流，A表示流引导的可变形对齐。...在第i个时间步，首先通过 扭曲 : 然后使用预先对齐的特征 来计算残差偏移量和调制掩膜 ，其中，残差偏移量和光流相加得到DCN偏移量 ： 然后将DCN应用于未扭曲的特征 : 上述公式仅用于对齐单个特征...，对于二阶传播做如下细微调整(通道叠加起来一起参与计算)： 实验 消融实验 所提出的组件的消融实验： 提出的流引导对齐模块的有效性实验： 轻量模型BasicVSR++(S)与BasicVSR和IconVSR
在本文中，作者介绍了一种称为姿态引导特征对齐（PGFA）的新方法，该方法利用姿势界标从带遮挡的图片中分离出有用的信息。在特征构建阶段，作者利用人的关键点信息去生成注意力图。...如图2的第一行所示，在其部分ReID的问题条件中，检索图像是被物体遮挡住的，而库图像仍然是整体图像。...为了抑制由遮挡引入的额外信息，这类方法首先在带检索的图像中手动裁剪被遮挡的目标，然后将未遮挡的部分用作新的查询。...与部分Re-ID问题不同，本文提出了遮挡的Re-ID问题，在该问题中，检索图像和库图像都包含遮挡。所有待搜索图像都有遮挡，使得在检索时至少存在一个遮挡的图像。...上图是作者提出的姿势引导特征对齐（PGFA）方法，该方法包括两个阶段，一个是表征构造阶段，另一个是匹配阶段。
在BasicVSR的基础上，将双向信息传播进化为网格状双向信息传播，将光流对齐进化为光流引导的形变对齐，同时利用光流对齐与形变对齐各自的优点得到本文的BasicVSR++。...本文对BasicVSR进行了重设计，提出了二阶网格传播(grid propgation)与光流引导形变对齐。通过采用增强版传播与对齐，所得BasicVSR++可以更有效的利用未对齐视频的空时信息。...给定输入视频，首先采用残差模块提取对每一帧提取特征；然后这些特征在二阶网络传播机制中进行信息传播，其中对齐部分采用光流引导形变对齐；完成信息传播后，汇聚集成后的特征用于生成输出图像。...为充分利用offset多样性并克服训练不稳定问题，受启发于形变对齐与光流对齐之间的强相关性，我们提出采用光流引导形变对齐，见下图。 ?...引导的光流引导形变对齐。
无监督域自适应通过将知识从源域中的标记数据集转移到目标域中的未标记数据集来处理域转移。 最近的领域自适应方法侧重于对齐从源数据和目标数据中提取的特征。...由于这些方法寻求对齐两个不同领域的全局分布，对抗性损失可能会触发负迁移，从而使目标特征与错误语义类别中的源特征对齐。负迁移可能会对已经很好地对齐的特征产生不利影响。...为了实现这一目标，我们提出了一种新的目标引导和无周期数据增强（TGCF-DA），它具有目标引导生成器和语义约束。目标引导生成器将源图像转换为目标域中的不同样式。...我们验证了教师网络生成更好的预测，然后教师和学生网络之间的不同预测会导致一致性损失，从而加强其预测的一致性。在图5中，第一行和第三行显示，教师的预测可以很好地代表在训练早期训练学生网络。...在不使用循环一致性的情况下，我们的增强网络生成用于域对齐的增强图像。此外，通过将伪标签从教师网络转移到学生网络，与这些增强图像的自组装可以成功地执行自适应。
图像和文本对齐度的比较： 绘制了CLIP/DINO图像对齐度与CLIP文本对齐度的对比图，展示了不同方法在CustomConcept101的16个类别中的平均表现。...我们对一套具有不同图像域 7 的数据集进行了全面的实验，包括场景级、以对象为中心的和航拍图像。...实验验证（Experimental Validation）： 在多个数据集上进行实验，包括不同图像域的场景级、对象中心和航空图像。...实验验证：在多个数据集上进行了广泛的实验，包括不同图像域的场景级、对象中心和航空图像。实验结果显示，OmniGlue在未见过的域上相比现有方法有显著的性能提升。...未来工作：论文提出了未来可能的研究方向，包括利用未标注数据、改进的架构设计和数据策略，以及提高模型的计算效率和鲁棒性。
在公共空间将图像与句子和属性对齐，属于同一样本的属性图像和句子图像对被拉得更近，而不同样本的对被推得更远。...四、属性驱动内存增强型GAN4.1、模型结构模型以DFGAN作为baseline，同样使用单阶段文本生成图像架构：文本编码部分（图中未给出，4.2节展开）将原始句子转换为句子嵌入并构建一个属性存储器来自预定义属性库...然后eaea作为附加条件与句子特征eses共同引导图像合成。这样，通过梯度反向传播，当网络更新时，只优化与采样器相关的属性嵌入。但是，预定义属性库中的不同属性具有内在的关联性。...第3-4行表示使用属性嵌入作为内存初始化的方法。第3行使用固定内存，而第4行使用可学习内存。根据第2行和第4行的比较结果，有必要使用属性嵌入进行内存初始化。...与第3行和第4行相比，发现使用更新的内存而不是固定内存有助于模型训练，并能很好地提高性能。
Congealing模型的框架如下： 首先，在未对齐的数据上训练生成器G。 然后在生成器G的潜空间中通过学习模式c，来创建一个合成数据集以进行后续对齐。...接着使用该数据集训练空间变换网络T（STN，Spatial Transformer Networks），最后在预测和目标图像中使用感知损失将未对齐的图像映射到相应的对齐图像。...该算法的关键是利用GAN的潜空间（在未对齐的数据上训练）为STN自动生成成对的训练数据。...其中，每个数据集的第一行表示未对齐的图像和数据集的平均图像（每行最右那张），第二行为转换后的对齐效果，第三行则显示图像之间的密集对应关系。...当然，GANgealing在数据集图片与示例差太多时表现得就不太好，比如面对下面这种侧脸的猫以及张开翅膀的小鸟。
这导致生成的样本未能与约束条件完全对齐。例如，在图像修补中，模型可能生成与给定像素语义不连贯的样本。之前的研究主要通过近似（受限）后验样本分布来解决这个问题。...具体地，我们绘制了扩散模型（Tiramisu的第一行）和PC（第三行）在去噪过程中的五个时间步的重建图像。与扩散模型基线相比，Tiramisu通过PC提供的指导生成了更具语义连贯性的图像。...例如，在名人脸部图像中，我们观察到TPM生成的图像的面部特征轮廓更清晰。这在更大时间步的图像中更明显，因为TPM提供的引导在整个去噪过程中是累积的。 接下来，我们看第二行（即 的Tiramisu。...目标是生成图像，这些图像（i）在语义上与每个参考图像的未掩膜区域对齐，并且（ii）具有高质量和保真度。...在每个样本中，Tiramisu提供了两张参考图像及其掩膜。任务是生成图像，这些图像（i）在语义上与两张参考图像的未掩膜区域对齐，并且（ii）具有高保真度。
这种形式的文本引导预训练限制了可以保留的有关图像的信息，因为标题仅近似于图像中的丰富信息，并且更精细、复杂的像素级信息可能无法通过此监督被发现。...此外，这些图像编码器需要已经对齐好的文本 - 图像语料库，不能提供其文本对应物的灵活性，也就是说不能仅从原始数据中学习。 文本引导预训练的替代方法是自监督学习，其中特征仅从图像中学习。...数据处理 研究者通过从大量未筛选的数据中检索与多个精编数据集中的图像接近的图像来组装他们的精编 LVD-142M 数据集。...他们在论文中介绍了数据管道中的主要组成部分，包括精选 / 未筛选的数据源、图像重复数据删除步骤和检索系统。整条 pipeline 不需要任何元数据或文本，直接处理图像，如图 3 所示。...然后，非精编的图像在与标准图像匹配之前对重复数据删除。由此产生的组合通过自监督检索系统进一步丰富扩充了初始数据集。
在边缘引导生成、深度感知合成、区域特定编辑和身份保护生成等方面的广泛实验表明，与基于UNet的实现[7, 41]及其在FLUX.1模型[14, 37]上的社区调整相比，作者的基于DIT的方法取得了更好的结果...尽管取得了这些进展 [5, 15, 19]，但同时实现空间对齐和非对齐任务的一体化解决方案仍然是一个未解之谜。...对于空间对齐任务，作者的初始方法是将条件 Token 分配与噪声图像中相应 Token 相同的位置嵌入。...作者使用的 Pipeline 利用ChatGPT-4o生成超过20,000种不同的图像描述，这些描述引导FLUX生成超过200,000张图像（图6）。...同样，在第二行中，尽管黄色闹钟被放在窗户一侧，但模型仍几乎以相同的细节复制了它。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
