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深度学习的图像超分技术综述-输入单张图像(SISR)和输入多张图像的基于参考的图像(RefSR)

参考:杨才东 等:深度学习的图像超分辨率重建技术综述 前言 输入为单张图像和多张图像: SISR方法输入一张低分辨率图像,利用深度神经网络学习LR-HR图像对之间的映射关系,最终将 LR图像重建为一张高分辨率图像...RefSR方法借助引入的参考图像,将相似度最高的参考图像中的信息转移到低分辨率图像中并进行两者的信息融合,从而重建出纹理细节更清晰的高分辨率图像。...、焦距、镜头透视图等不同造成关联细节不确定性问题 参考图像与输入图像分辨率差距过大,影响了模型的学习能力 CrossNet 光流法 —— 融合解码层 L1损失 解决了Ref图像与LR图像分辨率差距大带来的图像对齐困难的问题...设计了一个跨尺度对应网络来表示图像之间的匹配,在多个尺度下进行特征融合 参考图像与输入图像的相似度直接影响生成图像的质量 SRNTT —— 在自然空间中进行多级匹配 结合多级残差网络和亚像素卷积层构成神经结构转移模块...同时提出了空间自适应模块,使得Ref图像中的有效信息可以更充分地利用 基于图像的内容和外观相似度来进行计算,忽略了HR和LR图像之间的底层转换关系 -Matching —— 利用图像的增强视图来学习经过底层变换之后的对应关系

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    人脸检测中,如何构建输入图像金字塔

    》中我们初步谈到了图像金字塔,在这篇文章中将介绍如何在人脸检测任务中构建输入图像金子塔。...人脸检测中的图像金字塔 人脸检测任务,输入是一张图像,输出图像中人脸所在位置的Bounding Box。因为卷积神经网络强大的特征表达能力,现在的人脸检测方法通常都基于卷积神经网络,如MTCNN等。...网络确定后,通常只适用于检测一定尺寸范围内的人脸,比如MTCNN中的P-Net,用于判断12 × 12大小范围内是否含有人脸,但是输入图像中人脸的尺寸是未知的,因此需要构建图像金字塔,以获得不同尺寸的图像...image.png 现在就可以回答上面的两个问题了: 给定输入图像,根据设置的最小人脸尺寸以及网络能检测的人脸尺寸,确定图像金子塔中最大图像和最小图像 根据设置的金字塔层间缩放比率,确定每层图像的尺寸...总结 人脸检测中的图像金字塔构建,涉及如下数据: 输入图像尺寸,定义为(h, w) 最小人脸尺寸,定义为 min_face_size 最大人脸尺寸,如果不设置,为图像高宽中较短的那个,定义为max_face_size

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    如何在MapReduce中处理多个输入文件?

    如何在MapReduce中处理多个输入文件? 在MapReduce中处理多个输入文件的方法是使用MultipleInputs类。...MultipleInputs类允许我们为每个输入文件指定不同的Mapper类,从而可以根据不同的输入文件执行不同的处理逻辑。...在这个例子中,我们使用了两个输入文件,分别对应Mapper1类和Mapper2类。 接下来,我们设置了Reducer类和输出键值对的类型。...可能的运行结果如下所示: output_key 2 在这个例子中,我们使用了两个输入文件,并分别使用Mapper1类和Mapper2类处理。...通过使用MultipleInputs类,我们可以在MapReduce中处理多个输入文件,并根据不同的输入文件执行不同的处理逻辑。这样可以更灵活地处理不同来源的数据,并进行相应的处理和分析。

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    【C#】让DataGridView输入中实时更新数据源中的计算列

    需求是对A列进行编辑时(输入或删除),B列能实时变化。例如下面的例子: ? 【目标文件名】是根据【款号】和【色号】计算而来(连接字符串),当编辑款号/色号时,目标文件名能实时变化。...当dgv绑定数据源后,它的每一行就对应了数据源中的一行(或叫一项),这就是我所谓的【源行】。...可以看到,计算列得到更新的关键有两处: dgv单元格的数据要提交到数据源相应单元格 源行结束编辑状态 按常规提交流程,必须使焦点离开单元格所在的行(只离开单元格都不行哦)才能达到目的,而我们的需求是,编辑的过程中就要实时更新...也就是如果要连续输入,必须在每次输入后用鼠标或方向键取消全选并将光标定位到正确的位置~这不蛋疼吗,必须解决!首先为什么会全选的原因不明,我猜是由于数据源的更新反过来影响dgv所致。...粗略一看,是EM_SETSEL,经过了解,就是EM_SETSEL,所以接下来要做的就是自定义一个文本编辑控件,让它忽略这个消息,完了让这个控件成为dgv单元格中的文本编辑控件。

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    文件的输入和输出

    简单的文件I/O 写入文件: 让程序写入文件,其步骤大致为如下: 创建一个ofstream对象来管理输入流; 将该对象与特定的文件关联起来; 用使用cout的方式使用该对象,唯一的区别是输出将进入文件...具体原因见本文第三节文件模式中的注】 读取文件 读取文件的要求与写入文件相似: 创建一个ifstream对象来管理输入流; 将该对象与特定的文件关联起来; 以使用cin的方式使用该对象。...读取一个字符放入ch 【注:当输入和输出流对象过期(如程序终止)时,到文件的连接将自动关闭。...fstream类为此继承了两个方法:seekg()和seekp(),前者将输入指针移到指定的文件位置,后者将输出指针移到指定的文件位置(实际上,由于fstream类使用缓冲区来存储中间数据,因此指针指向的是缓冲区中的位置...因此该语句将写入位置设置为编号为112的字节,也就是文件中的第113个字节 【注:如果要检查文件指针的当前位置,则对于输入流,可以使用tellg()方法,对于输出流,可以使用tellp()方法。

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    infercnv输入文件的制作

    有粉丝反映跟着我们的教程:使用inferCNV分析单细胞转录组中拷贝数变异 ,但是第一步3个输入文件就制作失败,值得单独写教程强调一下这个解决方案。...然后基因在表达矩阵的行,所以顺序跟基因坐标文件的示例文件 gencode_downsampled.EXAMPLE_ONLY_DONT_REUSE.txt 里面保持一致。...文件写出 基本上来说,大家自己制作好表达矩阵,分组信息这两个R语言里面的数据框是没有问题的,比较麻烦的可能是基因信息文件。...第二个是整合全部GPL的soft文件里面的芯片探针注释包。 第三个是下载全部的GPL的soft文件里面的探针碱基序列比对后注释包。...配合着详细的介绍: 第三个万能芯片探针ID注释平台R包 第二个万能芯片探针ID注释平台R包 第一个万能芯片探针ID注释平台R包 GEO数据库中国区镜像横空出世 因为这些包暂时托管在GitHub平台,但是非常多的朋友访问

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    基于tensorflow的图像处理(三) 多线程输入图像处理框架

    tf.train.string_input_producer函数会使用初始化提供的文件列表创建一个输入队列,输入队列中原始的元素为文件列表中的所有文件。创建好的输入队列可以作为文件读取函数的参数。...tf.train.string_input_producer生成的输入队列可以同时被多个文件读取线程操作,而且输入队列会将队列中的文件均匀地分给不同的线程,不会出现有些文件被处理过多次而有些文件还没有被处理过的情况...当一个输入队列中的所有文件都被处理完后,它会将初始化时提供的文件列表中的文件全部重新加入队列。...此函数会从输入文件队列中获取不同的文件分配给不同的线程。这个函数会平均分配文件以保证不同文件中的数据会被尽量平均地使用。...在读取样例数据之后,需要将图像进行预处理。图像预处理的过程也会通过tf.train.shuffle_batch提供的机制并行地跑在多个线程中。

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    Python批量提取zip、docx、xlsx文件中图像文件

    任务描述: 批量提取zip压缩文件中的图像文件,解压缩并保存为独立的文件。...相关阅读: Python批量提取Excel文件中的图片 Python使用标准库zipfile提取docx文档中所有图片 Python提取docx文档中嵌入式图片和浮动图片的又一种方法 Python...提取docx文档中所有嵌入式图片和浮动图片 使用Python批量提取并保存docx文档中的图片 本文代码同样适用于docx、xlsx等表面上看起来与zip毫无关系但实际内部实现类似于zip文件的文件...另外,程序中也可以不用标准库io和扩展库pillow,借助于内置函数open()来实现图像文件的提取和保存更直接和方便一些,这里只是为了演示一种用法,并且这种用法在特定场合中有重要作用。 参考代码:

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    自动更新文件中的修改时间

    对于使用 hugo 建站的文章来说,主要就是 date、lastmod 两个字段: •date 是指文件的创建时间,这个一般不用改 •lastmod 是指文件最后一次更新时间,很明显每次改动文件时都需要改动...hugo 提供了非常方便的配置[6],来动态获取文件的更新时间,比如以下配置: enableGitInfo = true [frontmatter] lastmod = [':git', 'lastmod...', ':fileModTime', ':default'] frontmatter 里面的 lastmod 字段表示『更新时间』的获取方式,依次为: •:git 从文件的 git 提交记录获取 •lastmod...从文件中的 lastmod 字段获取 •:fileModTime' 从文件修改时间获取 我个人比较倾向 :git ,读者可根据自身情况调整配置顺序。...其实,time-stamp[9] 这个函数可以作用在任何文件中,定义好匹配的模式就好了,是不是很强大呢?

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    走近科学:隐藏在图像数据库中的安全问题

    此外,新技术的应用效果经常难以预测,例如本文介绍的图像数据库——一项越来越受欢迎的数据库科技。本文探索了图像数据库的价值以及调查了其中一些数据库的安全与隐私问题。...它通过数据、关系和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据。 目前许多企业的在线交易处理系统、内部财务系统、客户管理系统等大多采用了RDBMS。太字节级关系型数据库在大型企业集团中已是司空见惯。...现实就是在这样一个高端开发仅仅是目前被建立的一个趋势的投影。 在这种社会经济研究学设计中,尤其是广泛涉及社会和商业事物关系的领域,安全要求应该是更高的。...若数据库不能提供足够保护可能会被取消资格,因为备选图像数据库产品的接口仍易受攻击。 图像预测:隐私与安全 例如天气或者经济趋势,在涉及一个演变过程的动态环境中,预测未来行为的能力变得非常可能。...更重要的是,量化技术让我们在几乎所有的图像中评估内在指标。这也适用于许多领域,像是神经科学。

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