一般重装完系统时，我们都会调整屏幕的分辨率，但是有用户反映，自己的Win7系统电脑却无法修改屏幕分辨率这是怎么回事呢?Win7系统电脑屏幕显示模糊却无法修改分辨率该如何解决?下面请看Win7系统电脑屏
在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多，小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。然而，在过去几年的发展中，也出现了一些提高小目标检测性能的解决方案。本文将对这些方法进行分析、整理和总结。
【GiantPandaCV导语】调研分类方法的时候师姐推荐的一篇paper，其核心是训练的时候使用小分辨率，测试的时候使用大分辨率（训练分辨率的1.15倍），能够有效提升验证精度。
启明云端基于Sigmastar SSD202D出品的分辨率为720x720的4寸超级智能面板应用于酒店，它集不同设备的功能于一身：智能网关、智能开关、空调面板、背景音乐面板、在线、离线AI语音等，可代替多个智能单品。操作便捷，交互出色，真正实现酒店的智能化、自动化，为客户带来全新的入住体验。
现实世界中存在大量的多维空间数据，如加油站位置、河流走向等。为了高效存储和管理海量的空间数据，很多基于Key-Value存储的空间数据库，如开源的空间插件GeoMesa[1]、京东城市自研的时空数据引擎JUST[2]，都使用了空间填充曲线技术。它们能够将多维空间数据转换到一维空间上，并通过转换后的一维空间索引值存储和查询多维数据，因此能够在Key-Value数据库中存储管理海量的时空数据。
而现在，只要把样品放在一张特殊的载玻片上，就能用光学显微镜观察到40nm，甚至更小的细节了！
YOLOv5-5.0版本的四个预训练权重输入的图片尺寸固定为640x640。 但是在YOLOv5-6.1版本，多了几个例如yolov5l6.pt末尾带6的预训练权重，这几个权重是在更大分辨率1280x1280进行训练的。 因此我想在自己的电脑上测试一下相同的数据集从640x640到1280x1280效果会有多少提升。 原本是想在VisDrone数据集上进行对比测试，然后当换用更大分辨率之后，即使batch_size减为1，依然面临显存不足的问题。 于是我使用了自己的数据集，采用yolov5l模型，跑了100个epoch，mAP效果如下表所示：
SwitchResX是一款专门为Mac电脑设计的分辨率管理工具。它允许用户在Mac电脑上自定义分辨率设置，并可通过应用程序快速地在不同的显示器之间切换，以满足不同的需求和优化显示效果。
开发过程中总会遇到pdf预览的问题,下面是其中一个解决方案 无论是转化为多张还是单张图片，都需要安装PHP的Imagick扩展。可以根据下面的代码进行优化,比如自定义分辨率,自动检测文件目录,进行压缩等 /** * 将pdf文件转化为多张png图片 * @param string $pdf pdf所在路径 （/www/pdf/test.pdf pdf所在的绝对路径） * @param string $path 新生成图片所在路径 (/www/images/) * * @return array|
CV 研究者对 transformer 产生了极大的兴趣并取得了不少突破。这表明，transformer 有可能成为计算机视觉任务（如分类、检测和分割）的强大通用模型。我们都很好奇：在计算机视觉领域，transformer 还能走多远？对于更加困难的视觉任务，比如生成对抗网络 (GAN)，transformer 表现又如何？
最近，来自南洋理工的华人团队基于Fuyu-8B打造出了80亿参数的多模态大模型OtterHD。
原文链接：https://bitmovin.com/cool-new-video-tools-five-encoding-advancements-coming-av1/
IDO-CTB2D43 主板，配备 SigmaStar 双核 Cortex-A7 处理器，主频高达 1.2GHz，32KBI-Cache/32KBD-Cache/256KB L2-缓存，内置 Neon 和 FPU，内存管理支持 DMA 引擎。集成 H.264/AVC 和 H.265/HEVC 解码器，支持最大分辨率 FHD（1920x1080）/60 帧解码。
在移动端开发过程中，设置app的图标尺寸是一个非常常见的操作，而且在设置app图标尺寸的时候是要严格按照移动端的标准来设置，尤其是iOS版本的app图标尺寸要求非常严格，如果设置的图标尺寸不符合标准，app上架的时候就会出错，所以在设置app图标尺寸的时候一定要注意。iOS开发中通过Assets设置启动图片以及icon处理工具Prepo(图片放大缩小不失真，自动生成@2x、@3x，图片类型随意切换)，再也不用担心美工给的图片规格不合适、不满意了，大大方便了iOS开发者的开发，也节省了沟通时间，提高了开发效率。
在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，小目标、小人脸的检测由于分辨率低，图片模糊，信息少，噪音多，所以一直是一个实际且常见的困难问题。不过在这几年的发展中，也涌现了一些提高小目标检测性能的解决手段，本文对这些手段做一个分析、整理和总结。
对于HIS视频采集、输出和编解码，直接使用海思SDK中的sample代码+NVP6124就可以实现，这里有提供HIMPP开发文档、 海思sample源码和NVP6124的驱动代码，可以自行去下载； HIMPP开发文档： https://download.csdn.net/download/u012478275/11573292 海思sample源码： https://download.csdn.net/download/u012478275/10118411 NVP6124的驱动代码：https://download.csdn.net/download/u012478275/11573327 对于海思sample程序只能实现单个分辨率采集，本文主要讲解怎么实现对摄像头采集的自适应，通俗的说就是无论你插入960H、720P、1080P分辨率的摄像头，都能输出和编码。
有时候我们在写页面中，会发现绝对定位的父级元素已经相对定位了，但是在不同分辨率的电脑下，绝对定位还是会错乱，似乎父级的相对定位并没有起了作用。 首先要明白如下几个原理： 1、笔记本电脑的分辨率一般为1
在一些低端机型,或者定制设备上,会出现硬编硬解黑屏/绿屏,有一种情况就是因为设备自身的编解码器分辨率不支持设置的分辨率导致的,此时需要去获取下设备的支持分辨率来验证是否是该问题导致的
以minifun.cn为例，根据Google Analytics的统计，半年多以来，访问者的屏幕分辨率一共有81种。最小的分辨率是122x160，这应该是手机；最大的分辨率是3360x1050，天知道是什么设备。
https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
2024年4月3日，来自加利福尼亚大学的Eva Nogales和德国海德堡欧洲分子生物学实验室（EMBL）的Julia Mahamid联合在Nature上发表综述：Bridging structural and cell biology with cryo-electron microscopy。
今天待着没事干尝试了一下用Vmware安装黑苹果，但是安装好了之后分辨率默认是960*540，全屏之后那叫一个酸爽.... 然后开始疯狂查资料，说是修改config.list就好了，但是得先关了sip，没有rec，没有clover搞得我心态都快炸了，好在最后突然发现了下面的方法，真的好用。
以minifun.cn为例，根据Google Analytics的统计，半年多以来，访问者的屏幕分辨率一共有81种。最小的分辨率是122×160，这应该是手机；最大的分辨率是3360×1050，天知道是什么设备。
【新智元导读】Yann LeCun曾说：“对抗训练是切片面包发明以来最令人激动的事情”。这篇文章中，作者回顾基于 Ian Goodfellow 在2014 年的开创性工作的 3篇论文。这3篇论文都是过去一年来在arXiv.org上讨论十分热烈的论文，包括Twitter Cortex团队几周前发表的论文。 生成对抗网络概述 我在此前的一篇博文（9 Deep Learning Papers You Should Know About）中简要地提到过Ian Goodfellow有关生成式对抗网络的论文。这些网络的
今天明月给大家推荐一个用于下载网络视频的浏览器扩展。它可以下载大多数类型的网络视频，包括 HLS、m3u8、mp4、webm、flv 等。经过明月几个月的使用体验感觉是非常不错的，最重要的是“免费”，用来现在网页浏览中遇到的喜欢的视频绝对是个利器。
GIS的开发中，什么时候都少不了地图操作。ArcGIS for Android中，地图组件就是MapView，MapView是基于Android中ViewGroup的一个类（参考），也是ArcGIS Runtime SDK for Android中的地图容器，与很多ArcGIS API中的Map、MapControl类的作用是一样的。 地图常见的操作有缩放、旋转、平移、获取范围、比例尺、分辨率等信息，以及常用的手势操作，其中，经常使用到的功能和常见问题有以下几个： 1）将地图缩放到指定的比例尺/分
最近，华中科技大学和金山的研究人员在多模态大模型 Monkey [1]（Li et al., CVPR2024）工作的基础上提出 TextMonkey。在多个场景文本和文档的测试基准中，TextMonkey 处于国际领先地位，有潜力带来办公自动化、智慧教育、智慧金融等行业应用领域的技术变革。
FetchV 是一款专为现代浏览器用户设计的高性能视频下载工具，全面兼容 Chrome、Edge 及其他基于 Chromium 内核的浏览器。其特点如下：
PlayerSettings - 播放器设置（我觉得应该是窗口设置）是将在Unity中编译最终游戏时定义的各种参数（特定平台）的地方。 播放器设置 鼠标的目标点 PC平台编译相关设置 分辨率 单个播
媒体查询允许您根据屏幕尺寸、设备方向、分辨率和其他属性来调整网页的布局和样式，以实现响应式设计。
我需要查找美国华盛顿市一座建筑物的资料，顺便就比较了一下互联网上的卫星地图服务。 Google Maps当然是最出名的，除它以外，还有三个网站也提供卫星地图服务。它们分别是Yahoo Maps、Ask.com Maps和Microsoft Windows Live Local。 我使用以后的感受是，对于最基本的地图需求－－地理位置定位和地貌照片－－这些网站都提供了。它们之间的差别主要是一些次要的方面，比如行车路线查询和手持设备支持。这些次要的功能，普通的中国用户基本都用不上，所以，如果想要查找卫星地图，上面
图 - Stacked Hourglass Networks由多个 stacked hourglass 模块组成，通过重复进行bottom-up, top-down推断以估计人体姿态.
以原始视频为参考，将转码后的视频与原始视频进行对比是评价视频质量的一类方法，这类方法属于视频质量评测中的全参考方法，精确性较高。一段视频由大量的视频帧组成，如果原始视频和转码后视频的每一帧都是同步的，可以从两个视频中各取对应的一帧，对这两帧进行比较，使用一些算法去统计、评估两个视频的差异，进而得到一些客观上的指标。目前常见的全参考评测指标有峰值信噪比（Peak signal-to-noise ratio，PSNR）、结构相似性（Structural Similarity，SSIM）、视频多方法评估融合（Video Multimethod Assessment Fusion，VMAF） 等，一些开源的媒体处理库（如 FFmpeg）提供了这些指标的计算方式。
还是这张老图，16年到18年CVPR和ICCV的高频词词云。从2012年进入深度学习时代开始，目标检测、图像分割这样的视觉基本任务到现在已经火了有10年已久了（如果算上传统图像处理的方法，那么目标检测到现在已经被集中攻克22年了）。
图像永远是最直观的表现方式，而LCD正是目前应用最多的表现媒介。随着技术的增强，人类对视觉的要求不断提高，对图像的分辨率、色彩的要求也越来越高。
近期，扩散模型凭借其出色的性能已超越 GAN 和自回归模型，成为生成式模型的主流选择。基于扩散模型的文本到图像生成模型（如 SD、SDXL、Midjourney 和 Imagen）展现了生成高质量图像的惊人能力。通常，这些模型在特定分辨率下进行训练，以确保在现有硬件上实现高效处理和稳定的模型训练。
领导吩咐我修改她的图片背景，尺寸， 屁颠屁颠去弄，半小时后发现大学里学的 ps 忘差不多了，这里总结一下修改图片背景以及尺寸的基本操作。
前一篇响应式设计(Response Web Design)浅谈提到了响应式设计的由来和应用场景。本文聊一聊如何实现。 如何让自己的网站也响应式Web设计，可以响应设备的分辨率呢? 根据Ethan Ma
小物体问题困扰着全世界的物体检测模型，查看最新模型YOLOv3、EfficientDet和YOLOv4的COCO评估结果：
/**************2016年4月23更新*********************/
MediaCodec 有两种方式触发输出关键帧，一是由配置时设置的 KEY_FRAME_RATE 和KEY_I_FRAME_INTERVAL参数自动触发，二是运行过程中通过 setParameters 手动触发输出关键帧。
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟本文介绍了《Science》杂志封面专题发表的5篇论文。 近日，《Science》杂志以封面专题的形式发表了 5 篇论文，共同展现了通过 AI 技术来揭示人类和非洲爪蟾的核孔复合体（NPC）结构。 开始正文之前，我们先来看一张图片，在下图中，很明显可以看出，图的右半部分所代表的信息更加丰富，结构也更清晰。而左半部分 2016 年的图，则结构较为单一，代表的信息比较少： 其实上面展示的是核孔复合体（NPC）图像。核孔复合体，由约 1000 个蛋白质亚基组成，担负
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 今日，《Science》杂志以封面专题的形式发表了 5 篇论文，共同展现了通过 AI 技术来揭示人类和非洲爪蟾的核孔复合体（NPC）结构。 开始正文之前，我们先来看一张图片，在下图中，很明显可以看出，图的右半部分所代表的信息更加丰富，结构也更清晰。而左半部分 2016 年的图，则结构较为单一，代表的信息比较少： 其实上面展示的是核孔复合体（NPC）图像。核孔复合体，由约 1000 个蛋白质亚基组成，担负着真核生物细胞核与细胞质之间繁忙的运输大分子的任务，也是其连接胞质和细胞
通过前两篇文章，我们了解到分割任务是一个像素级别的任务，因此需要在输入的空间尺寸下对每个像素都有分割的结果。换句话说，如果输入的空间尺寸是HxW，那么输出也需要是HxW的。
显微镜主体——乐高、目镜——丙烯酸镜片*（2片）、物镜——玻璃镜片、iPhone 5摄像头模块，以及一些显微镜必备载玻片和盖玻片。
大型多模态模型近年来取得了显著进展，在包括图像和视频理解、数字代理开发[53]和机器人技术[24]在内的多个领域表现出卓越性能。要理解和处理广泛任务和复杂场景的必要性凸显了视觉编码器的重要性，而视觉编码器主要是指Vision Transformer。然而，ViT的二次空间复杂性和过多的视觉标记输出限制了其在多样和高分辨率任务中的应用。过多的视觉标记导致大型语言模型的计算负担大幅增加，远远超过了视觉编码器中二次空间复杂度引起的计算成本。这种视觉标记的冗余不仅牺牲了效率，还阻碍了视觉信息的有效提取[31；11]。尽管提出了一系列方法（表1；[31；27；49]）来修正ViT的二次空间复杂度，但它们未能解决视觉标记冗余的关键问题[5；28]。
机器之心专栏 苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室 来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种统一框架 HCFlow，该框架可以同时处理图像超分辨率和图像再缩放，并在通用图像超分辨率、人脸图像超分辨率和图像再缩放上等任务上取得了最佳结果。该论文已被 ICCV2021 接收。 近年来，归一化流（Normalizing Flow）模型在图像超分辨率（image SR）[SRFlow, ECCV2020]和图像再缩放（image rescaling）[IRN, ECCV2020]任务上取得了惊人的效果
近年来，许多研究致力于提高图像分类训练和推理的效率。这种研究通常集中于提高理论效率，通常以每个FLOP的ImageNet验证精度来衡量。然而，事实证明，这些理论上的改进在实践中很难实现，特别是在高性能训练加速器上。
H.265，也被称为HEVC(HighEfficiency Video Coding)，作为H.264的继任者，提供了更好的视频压缩和更高的视频质。H.265通过引入更多先进的编码技术，如更强大的运动估计和更高效的变换编码，对比H.264进行了改进。这些改进使得H.265能够以相同的质量下使用较低的比特率进行视频压缩，从而降低存储和传输的成本。
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
实时音视频
对象存储
云直播
