问题 如何使用 C 或 C++ 获取目录中的文件列表？我的程序不允许使用 ls 这样的命令。
编写色彩擦除程序 在我们的提取过程中，会至少有两次对色彩进行擦除的需求：1. 擦除 dbz 颜色。2.擦除干扰色。...在提取纯净的 dbz 颜色的时候，我们需要先把 dbz 颜色擦除，获取不含 dbz 颜色的底图图片，然后再找出底图中所有非白像素点的位置坐标。...再回过头来把原始的 dbz 中对应的底图非白像素点删除。...而我们用反向方案在做擦除 dbz 的操作的时候，按颜色匹配 dbz 像素点的方法是求最近欧氏距离，其本质是利用 dbz 像素与底图像素具有比较大区分度的特点，可以避免 dbz 颜色与匹配颜色的 RGB...(dBZ)，并填补图像中的缺陷。
那我们如何可以获得比较完整的物体区域呢？ 方法： 这篇文章提出一个对抗性擦除最具有判别性的区域的方法，找到整个object Region....最后将擦去头部的狗的图片送入网络进行训练，看图片最下面一层，是每次操作得到的的具有判别性的区域。 如何选择阈值以及如何擦除判别性区域？...阈值：在生成的location map（H）中，属于前20%最大值的像素点被擦除。 擦除方式：将对应的像素点的值设置为所有训练集图片的像素的平均值。 ? 如何生成全监督语义分割的监督信息？...前景mask：基于分类网络利用对抗擦除方法获得物体区域，如下图中紫色区域； 背景mask : 利用显著性检测技术生成的显著图生获取图像的背景信息,如下图黑色部分，虽然显著性检测技术对于复杂的图片的分割效果不是很好...具体方法：对未标注的像素进行利用 该方法引入了一个多标签分类的分支在线预测图像包含各个类别的概率值，其实就是将feature maps执行average pooling得到一个存储概率的向量，这些概率被用来调整语义分割分支中每个像素属于各个类别的概率
在不同图像中，随着指数值逐渐增大，依次出现平滑的大斑点、多云模式、重复出现的小斑块。 ? 2.2 模糊类 减少各像素点值的差异实现图片模糊，实现像素的平滑化。 高斯模糊 ?...2.4 RGB颜色扰动 将图片从RGB颜色空间转换到另一颜色空间，增加或减少颜色参数后返回RGB颜色空间。 ? 2.5 随机擦除法 对图片上随机选取一块区域，随机地擦除图像信息。 ?...2.6 超像素法（Superpixels） 在最大分辨率处生成图像的若干个超像素，并将其调整到原始大小，再将原始图像中所有超像素区域按一定比例替换为超像素，其他区域不改变。 ?...2.7 转换法（invert） 按给定的概率值将部分或全部通道的像素值从v设置为255-v。 ?...2.8 边界检测（EdgeDetect） 检测图像中的所有边缘，将它们标记为黑白图像，再将结果与原始图像叠加。 ?
1 视频“擦除”，这个AI就够了 在视频后期处理中，经常会遇到一项难搞的需求：如何把一个人/物从视频中完美剔除？虽然Ps技术已经很普及，但也很难处理视频问题。...图1：算法模型概览 （1）光流补全（Flow completion） 计算相邻帧之间的正向和反向流以及一组非相邻帧，并补全这些流场中的缺失区域。...如图，绿色区域代表缺失部分，黄色、橙色和棕色线分别代表第一个非局部帧、当前帧和第三个非局部帧的扫描线。 通过跟踪流动轨迹（黑色虚线）达到缺失区域的边缘，可以获得蓝色像素的局部候选对象。...但由于人腿部运动形成的流动障碍，无法获取红色像素的候选对象。 在这里研究人员借助于连接到时间距离帧的非局部流，获得了红色像素的额外非局部邻域，并还原了腿部覆盖的真实背景。...这一过程在梯度域内进行，以避免可见的彩色接缝（图2d）。 如果在此过程之后仍有缺失的像素，且无法通过时间传播来填充，将采用一个关键帧，使用单个图像完成技术来填充它。
计算机视觉技术让AI拥有了“眼睛”，而深度学习的出现让这双“眼睛”的算力增强，能够识别并对它看到的图像特征作出反应并获取对应信息。...而其中，目标检测（Object Detection）作为图像理解中的重要一环，适用于包含多个对象的图片，需要对图像中的目标/物体进行定位和识别分类，从而确认它们的位置和大小，这也是计算机视觉领域的核心问题之一...全“手工”的强监督目标检测方法费时且需耗费较大的标注成本，遇到任务变化或演变更是十分不友好，而弱监督学习则有望解决这些这些问题。...最后统计测试集或者验证集上定位正确的比例。对于Mask来讲，需要考虑像素级的IoU, 更能衡量定位的准确性。 02 弱监督目标定位发展的五大分类 第一类：图像层面的擦除 图像层面擦除。...随机地擦除图像层面的区域，同时让网络能够学到正确分类。在这个过程中驱动网络，去激活更大的区域，这类方法比较简单直接。 第二类：特征层面的擦除 特征层面擦除。该类方法主要包括ACoL，ADL,MEIL。
Cutout（遮挡） 2.1 原理 Cutout 操作是在图像上随机选择一个或多个方形区域，并将这些区域的像素值设置为零，达到遮挡的效果。...Random Erasing（随机擦除） 3.1 原理 Random Erasing 操作随机选择图像中的一个矩形区域，并将该区域的像素值擦除，用随机值替代。...该操作模拟了在现实场景中图像可能被部分遮挡或损坏的情况，从而提高了模型对于不完整图像的适应能力。...region_h: 擦除区域的高度 call 参数: img: 大小为 (h, w, c) 的图像数组 检查擦除区域的宽度和高度是否小于图像的宽度和高度 随机选择擦除区域的左上角坐标...(x_1, y_1) 生成随机像素值并将其应用于图像的擦除区域 返回 随机擦除后的图像 3.3 效果展示 img = Image.open('example.jpg').convert(
只要画个边界框，模型就能自动追踪边界框内的物体，并在视频中隐藏它。最近，这个神奇的项目借助目标检测与图像修复，成功地让模型对视频中的物体视而不见，并通过伪造背景将物体从视频中抹去。...基本上行人定位与追踪是没什么问题的，但比较困难的地方在于图像修复，即将行人那一部分像素删除后，重建合理的背景。 放大来看，如果背景比较简单，例如纯色说少纹理，那么修复效果是挺好的。...视频实时追踪 在 SiamMask 中，研究者展示了如何在统一框架下，实时执行视觉追踪与半监督目标分割。...视频实时修复 视频修复旨在利用视频中合理的内容填补被删除的像素，在深度视频修复这篇论文中，研究者提出了一种深度架构来进行快速的视频修复。...该模型建立在基于图像的编码器解码器模型上，并从近邻的一些视频帧收集信息，从而合成未知区域的图像内容。研究者表示他们的方法能构建更连贯和合理的视频修复，同时模型的高效性还能让这种修复实时进行。
文本分割任务：文本分割旨在将每个像素分配给前景（即文本笔画）或背景，在统一的图像到图像翻译范式下，UPOCR预测具有白色和黑色颜色的RGB图像，通过对比生成的RGB值与预定义的前景RGB值的距离来确定类别...另外，作者在编码器-解码器架构中引入可学习的任务提示，对应的提示被添加到编码器生成的隐藏特征的每个像素上，推动由编码器生成的通用OCR相关表示朝着任务特定区域。...1.2.3、Unified Training Strategy 统一训练策略由于模型采用图像到图像的转换范式进行训练，所以在训练过程中，模型优化的目标只需要考虑最小化生成预测图像和真实图像在像素空间和特征空间上的差异...在预训练阶段，Donut使用文档图像和它们的文本注释进行预训练，通过结合图像和之前的文本上下文来预测下一个词，从而学习如何读取文本。在微调阶段，Donut根据下游任务学习如何理解整个文档。...这在信息检索的场景中具有重要的应用价值。文档问答：LLM可以直接用于构建文档问答系统，使用户能够通过提出问题来获取文档中的相关信息，可以应用于如法律文件的解读、技术手册的查询、知识库理解等场景。
表示像素点属于前景或背景(非概率值,应该是CRF调整后成为0/1值) 改写损失函数为: , 表示mask中属于背景的像素点个数.表示mask中属于前景的像素点个数....在已有方法中可以获取物体的粗糙位置信息, 可以引导网络往正确方向走. 类似控制了大致方向....思考: 文中随机挑选像素点卷积的实现方法虽然耗了些显存, 但是运算损耗比较小(因为用了文中的方法). 他这属于代码实现上的改进, 限定于框架或编程语言. 但也值得思考如何代码实现....文中还提到该方法和 "擦除显著区域再训练,最后集成CAM" 的方式也有点相似, 文中对此解释为"此擦除的方法, 需要CAM的热力图覆盖整个物体才行". ---- 8. 2018_CVPR_DSRG_基于...主要问题是如何准确地将图像级标签分配给它们对应的像素。
输入：图像 输出：边界框+图像中每个目标的标注 但是我们如何找出这些边界框的位置？R-CNN 做了我们也可以直观做到的——在图像中假设了一系列边界，看它们是否可以真的对应一个目标。 ?...在高级别中，选择性搜索（如上图所示）通过不同尺寸的窗口查看图像，并且对于不同尺寸，其尝试通过纹理、颜色或强度将相邻像素归类，以识别物体。 ?...其要点在于，RoIPool 分享了 CNN 在图像子区域的前向传递。在上图中，请注意如何通过从 CNN 的特征映射选择相应的区域来获取每个区域的 CNN 特征。...图像实例分割的目的是在像素级场景中识别不同目标。 到目前为止，我们已经懂得如何以许多有趣的方式使用 CNN，以有效地定位图像中带有边框的不同目标。...想象一下，我们想要的是与原始图像中左上方 15x15 像素对应的区域（见上文）。我们如何从特征图选择这些像素？ 我们知道原始图像中的每个像素对应于原始图像中的〜25/128 像素。
其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域，然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我们能够生成更忠实的训练示例。...5、translation位置变换 向左，向右，向上或向下移动图像可能是非常有用的转换，以避免数据中的位置偏差。例如人脸识别数据集中人脸基本位于图像正中，位置变换可以增强模型泛化能力。...①遍历图像以恒定值减少或增加像素值（过亮或过暗） ②拼接出（splice out）各个RGB颜色矩阵 ③将像素值限制为某个最小值或最大值 ④操作色彩直方图以改变图像色彩空间特征 注意将彩色图转换黑白虽然简化了这些操作...3、random erasing随机擦除 这一点受到dropout正规化的启发，随机擦除迫使模型学习有关图像的更多描述性特征，从而防止过拟合某个特定视觉特征。...研究者的想法是通过显著性映射测量图像中矩形区域的重要性，并确保数据增强后始终呈现得分最高的区域：对于裁剪，通过避免切割重要区域（见下图a5和b5）；对于图像级转换，通过将重要区域粘贴到转换图像顶部（参见下图
其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域，然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我们能够生成更忠实的训练示例。 ?...5、translation位置变换 向左，向右，向上或向下移动图像可能是非常有用的转换，以避免数据中的位置偏差。例如人脸识别数据集中人脸基本位于图像正中，位置变换可以增强模型泛化能力。...①遍历图像以恒定值减少或增加像素值（过亮或过暗） ②拼接出（splice out）各个RGB颜色矩阵 ③将像素值限制为某个最小值或最大值 ④操作色彩直方图以改变图像色彩空间特征 注意将彩色图转换黑白虽然简化了这些操作...2、mixing images图像混合 做法是通过平均图像像素值将图像混合在一起： ?...研究者的想法是通过显著性映射测量图像中矩形区域的重要性，并确保数据增强后始终呈现得分最高的区域：对于裁剪，通过避免切割重要区域（见下图a5和b5）；对于图像级转换，通过将重要区域粘贴到转换图像顶部（参见下图
图6：通过多种尺寸的边框进行选择性搜索，查找具有相同的纹理、颜色或强度的相邻像素。 R-CNN网络使用了选择性搜索的方法，来创建这些边界框或区域建议（region proposal）。...在图6中，选择性搜索通过不同大小的边框分析图像，并且对于每个图像块，尝试通过纹理、颜色或强度将相邻像素组合在一起，以识别对象。...其创新点在于，RoIPool层共享了CNN网络在图像子区域中的前向传播过程。在图9中，是从CNN的特征图谱中选择相应的区域来获取每个区域的CNN抽象特征。...该模型的输入和输出分别为： 输入：图像（不需要带有区域建议）。 输出：图像中对象的类别和边界框坐标。 如何生成区域 接下来我们来看下Faster R-CNN如何从CNN特征中生成这些区域建议。...如果我们想要在特征图谱中表示原始图像中左上角15x15像素的区域，该如何从特征图中选择这些像素？ 我们知道原始图像中的每个像素对应于特征图谱中的25/128个像素。
Dropout是一种常用的数据增强技术，它通过降低像素向图像中注入噪声。与传统的数据增强技术不同，数据丢失会干扰和掩盖原始图像的特征。...在每个训练步骤中，裁剪在图像中随机隐藏一个方形区域，从而改变明显的特征。CutOut是Dropout的延伸，可以实现更好的性能。随机擦除也掩盖了一个分区域的图像，如cutout。...(w，h)是给出每幅裁剪图像的大小和位置的边界位置。从Beta分布中选择每个训练步骤中的边界位置(w，h)，如下所示。 ?...在每个训练步骤中，两者都会改变图像的明显特征。然而，遮掩只会减少每个样本中可用特征的数量。相反，提出的RICAP补丁图像，因此修补图像的整个区域产生了有助于培训的特性。...相反，由RICAP方法修补的图像总是产生像素级的特征，除了边界修补之外，原始图像也会产生像素级的特征。当边界位置(w，h)接近四坐标时，裁剪区域变小，偶尔不描绘物体。
canvas.drawPath(this.path); } }在NodeContainer组件的onTouch回调函数中，处理手指按下、移动和抬起事件，以便在屏幕上绘制或擦除路径。...手指按下时，如果是初次绘制，创建一个新的MyRenderNode节点currentNodeDraw并将其挂载到根节点上，否则在currentNodeDraw中重新添加路径，根据当前的选择状态（绘制或擦除...this.isClear) { // SRC_OVER类型，将源像素（新绘制内容）按照透明度与目标像素（下层图像）进行混合，覆盖在目标像素（下层图像）上 this.currentNodeDraw.blendMode...= drawing.BlendMode.SRC_OVER; } else { // CLEAR类型，将源像素（新绘制内容）覆盖的目标像素（下层图像）清除为完全透明 this.currentNodeDraw.blendMode...，并触发节点的重新渲染，绘制或擦除对应的移动轨迹。
因此，文字擦除不仅仅是给自然场景中的文字打上马赛克这样简单，而是要考虑在擦掉文字的同时保持文本区域背景的原特征，这就为这个任务带来了挑战。...二、方法介绍本文提出了一个全新的两阶段文本擦除网络CTRNet，它设计了两种不同的语义表征作为擦除指引，其中文本图像的Structure作为Low-level Contextual Guidance，而深层语义特征作为...该模型使用的是PAN [6]进行文本检测，在实现过程中，PAN会和整个擦除网络一起进行优化。...在图像翻译以及图像修复的任务中，Perceptual/Style Loss验证了高层语义监督的有效性，因此我们认为这些语义可以作为额外的先验直接用于特征的解码与最终结果的生成，于是便在CTRNet中结合了一个...2.4 Local-global Content Modeling (LGCM)当模型进行文本擦除并合成相应背景的时候，除了参考本身的文本区域内容外，还需要利用区域周围以及整图各部分的信息作为参考。
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