非平方图像作为YOLOv3的输入 - 腾讯云开发者社区

例49：从键盘输入一个小于1000的正数，要求输出它的平方根（如平方根不是整数，则输出其整数部分）。要求在输入数据后先对其进行检查是否为小于1000的正数。若不是，则要求重新输入。...%d的数i：",M);//提示语句 scanf("%d",&number);//键盘输入 if(number>M) //求平方根之前，先进行一个合法性检验 { printf("...;//输入的数的平方根是 printf("%d的平方根的整数部分是%d\n",number,number_Sqrt);//输出结果 return 0;//主函数返回值为0 } 编译运行结果如下...：请输入一个小于1000的数i：16 16的平方根的整数部分是4 -------------------------------- Process exited after 6.093 seconds...C语言 | 输入小于1000的数，输出平方根更多案例可以go公众号：C语言入门到精通

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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...、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...依赖于LR与HR之间的对准质量，计算多个视图差会带来巨大的计算量 SSEN 可变性卷积 —— RCAN基础网络重构损失感知损失对抗损失使用非局部块作为偏移量估计来积极地搜索相似度，可以以多尺度的方式执行像素对齐...，并且提出的相似性搜索与提取模块可以插入到现有任何超分网络中利用非局部块来辅助相似度搜索，全局计算意味着巨大的参数量 SS-Net —— 跨尺度对应网络构建一个预测模块，从尺度3到尺度1进行融合交叉熵损失...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

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Golang语言 - 以任意类型的slices作为输入参数

最近参与的一个业余项目，go-linq，让我了解到Go语言的类型系统并不是为任何类面向对象编程而设计的。没有泛型，没有类型继承，也没有提供任何对这些特性有用的东西。...但是，提供了一个名为interface{}的类型，你可以向其赋予几乎任意类型的值，不会抛出编译错误，就像.NET的Object或Java的Object： var o interface{} o := 3.14...如果Method的使用者（可以是一个常用函数如Map、Filter等）想向Method传递N种不同类型的参数，那么他们就必须编写N个conv函数。对此，我们该怎么办呢？...实现一个函数以interface{}（可以赋任意类型的值）为输入参数类型，在函数内部将这个输入参数转换为一个slice，然后用于我们Method函数。...reflect.Kind类型，然后函数takeSliceArg() 尝试将传递给它的值（经takeArg()转换后）转换为一个interface{}的slice。

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【分享】如何使用coresight作为MPSoC的标准输入输出？

standalone/freerto应用程序使用coresight作为MPSoC的标准输入输出对于standalone/freerto应用程序，在BSP工程的Board Support Package...Setting里，可以配置STDOUT/STDIN的物理设备。...在standalone或者freertos标签窗口的STDOUT/STDIN的选项下，有none, uart0, uart1, psu_coresight_0等选项。...然后运行工程，打开Xilinx xsct，连接单板，选择“Cortex-A53 #0”，执行jtagterminal，就会启动一个窗口，显示通过psu_coresight_0打印的字符串。...U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，使用的比较少使用coresight作为zynq的标准输入输出 U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，也可以使用，但是使用的比较少。

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作为高级Java，你应该了解的Linux知识（非广告）

作为一个javaer，我以前写过很多关于Linux的文章。但经过多年的观察，发现其实对于大部分人，有些东西压根就用不着。用的最多的，就是到线上排查个问题而已，这让人很是苦恼。...除了最基本的东西，本文列出一些对你的面试最常见的最能加分的地方，有些组合可能是你没见过的技巧。但本文仅仅是给出一个大致的轮廓和印象，为以后的专题性考察点作一个序。...管道 | 分隔，前面命令的输出作为后面命令的输入，可以串联多个重定向的输入 > 将命令的输出输出到文件 >> 将命令的输出追加到文件 SHELL 首先确认你的shell，一般最常用的是...基本上跟着你的感觉走，就能找到相应的工具，因为约定是系统中最强大的导向。 Linux有个比较另类的目录/proc，承载了每个命令的蹂躏。像sysctl命令，就是修改的/proc/sys目录下的映射项。...在Linux领域里，相对于搞内核研究的来说，搞命令行的就属于工程型。工程型也有他自己的苦衷，比如，背诵命令就挺痛苦的，一般来说不太推荐背诵，第一覆盖的面不广，第二记的快忘的也快，浪费脑细胞。

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后缀名非.py的文件，如何作为模块导入

Python文件命名通常而言，我们会给python文件命名为xxx.py的格式。实际上你可以随意给他起一个名字。例如:你可以有一个名为qwe.qq的python文件。...**但是，以.py结尾的命名方案在被导入时是必需的。**换言之，你可以起一个名为qwe.qq的python，只不过这时候它就不能被导入了。...Linux下导入非.py结尾的python文件在Linux下有种东西叫软连接，它类似于Windows下的快捷方式。如果想更详细的了解软连接，可以阅读软链接和硬链接这篇文章。...下图展示了，如何导入非.py结尾的python文件。下面的命令，用来创建软连接文件 ln -s 源文件链接文件

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使用Kinect2作为Oculus游戏应用的输入设备

这也让我们意识到, 对于VR游戏, 最大的挑战还不是显示方式的变化, 而是交互方式. 在一个沉浸式的环境中, 最自然的交互就是最完美的方式....这么一来, 首先键鼠或手柄就被排除掉了, 我们只好针对市面上的一些输入设备, 挨个进行评估实验: - Wiimote: 只能检测运动和方向, 无法准确定位双手的位置 - Leap Motion:..., 还没有比较完美的VR输入设备可以用....Kinect中获取的骨骼变换信息会频繁抖动, 如果不进行处理, 会像抽风一样如果对骨骼变换数据进行稳定性的过滤处理, 会增加响应延迟, 导致虚拟肢体的动作比实际总是慢半拍不同体形的的人的映射到同一模型的效果会有问题...每个控件我们还做了统一的Tooltips的弹出动画提示, 这种3D空间的信息显示也是AR应用场景中比较常见的 ?

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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。...，在真实问题中这个输出一般会作为神将网络的输入。...])# 定义神经网络输入层图片的大小image_size = 299# preprocess_for_train为图像预处理程序distorted_image = preprocess_for_train...image_batch可以作为输入提供给神将网络的输入层。# label_batch则提供了输入batch中样例的正确答案。...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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【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer

本周推文目录如下： 2.11：【进阶篇】RNN配置 2.12：【进阶篇】Recurrent Group教程 2.13：【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer 2.14：【进阶篇】单双层RNN API...一个独立的词语，可以看作是一个非序列输入，或者，我们称之为一个0层的序列；由词语构成的句子，是一个单层序列；若干个句子构成一个段落，是一个双层的序列。...双层序列是一个嵌套的序列，它的每一个元素，又是一个单层的序列。这是一种非常灵活的数据组织方式，帮助我们构造一些复杂的输入信息。我们可以按照如下层次定义非序列，单层序列，以及双层序列。...0层序列：一个独立的元素，类型可以是PaddlePaddle支持的任意输入数据类型单层序列：排成一列的多个元素，每个元素是一个0层序列，元素之间的顺序是重要的输入信息双层序列：排成一列的多个元素，每个元素是一个单层序列...，称之为双层序列的一个子序列（subseq），subseq的每个元素是一个0层序列在 PaddlePaddle中，下面这些Layer能够接受双层序列作为输入，完成相应的计算。

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精华文稿｜在非理想输入下NeRF的重建

如果在这些非理想状态下重建精细的NeRF是一个值得研究的问题。...本次分享中，我们会梳理已有的一些在非理想输入状况下的NeRF重建的相关工作，然后介绍我们的工作：Deblur-NeRF，即如何在输入图像有运动模糊或者失焦时依然能够重建一个清晰的NeRF。...然而这几个点，已经有非常多的work去解决尝试去解决这些不足。 02 非理想情况下NeRF重建的相关工作我总结了一下NeRF想要重建出一个非常不错的效果，它对输入图片的要求。...所以通过depth map的这个监督，也使得能在少量的输入图片下获得一个比较好的重建。一种非理想状态也说我们很难知道标定的相机位置不准确。...其次这个过程会有无限多清晰图像和模糊核能满足这个模糊图像，所以又会加一些正则项去约束，引入一些先验去约束清晰图像和模糊核。其实，你也可以通过学到的那个去作为这个先验，或是正则项，从而去优化清晰图像。

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代码详解——采用控制增量作为控制输入的NMPC路径跟踪

Xref,Yref,PHIref,v1,deltaf1),[0;0;0;0;0;0],A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options);%有约束求解，需要有2*Nc个0 %%获得控制输入...X00(1)=State_Initial(1,1); X00(2)=State_Initial(2,1); X00(3)=State_Initial(3,1); %%代入控制输入后...); PHI_predict(i,1)=PHI_predict(i-1)+T*v(i,1)*tan(delta_f(i,1))/l; end %%解算预测位姿和参考轨迹的误差...在这组仿真中，前轮转角增量约束采用的是《无人驾驶车辆模型预测控制》中通过试验测出的系统约束，不过由于该测试由人工完成，所以无人驾驶车辆线控转向系统的前轮转角速度上限可能大于书中测得的上限，具体数值取决于无人驾驶车辆线控转向系统的性能

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基于GANs的非配对学习用于图像增强

（鸡汤）摘要本文提出了一种非配对学习的方法用于图像增强。给定一组具有所需特征的照片，本文的方法是学习一个增强器，将输入图像转化为具有这些特征的增强图像。...概述我们的目标是得到照片增强器\(\Phi \)，输入图像\(x\)得到增强后的图像\(\Phi (x)\)。...数据集分为三部分：2250张图像和其对应的润饰过的图像用于这部分的监督训练，作为源域；剩余的2250张润饰过的图像用于第5部分和迪第6部分的非配对学习，作为目标域；最后的500张图像用于测试。...结果 image.png 图4展示了我们的模型与一些其他模型的对比，可以看到，经过MIT-Adobe 5K 数据集上的学习，我们的监督方法(d)和非配对学习方法(e)都对输入图像进行了合理的增强。...总结本文提出了一个深度图像增强器，从一系列包含所需特征的照片中进行学习用于图像增强，这是一种非配对的过程，所以收集训练图像比较容易。

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福利 | 图像的语义分割—CRF通俗非严谨的入门

本文节选自《深度学习轻松学》第九章—图像的语义分割，作者冯超。福利提醒：想要获得本书，请在评论区留言，分享你的深度学习经验，第8、18、28、38以及48楼的用户可获得《深度学习轻松学》。...在深度学习火热前，图像分割问题经常使用概率图模型的方式进行建模求解，于是很多人开始尝试了CNN和CRF模型结合的手段进行尝试，并获得了非常不错的成绩。...其次，由于Factor的依赖关系不明朗，表格中记述的一些关系和全局状态下的关系有时是相反的。...在物理学中，能量越大的物质存在的概率越小，能量越小的物质存在的概率越大。这个性质这组很符合函数的关系。这个函数带来了两个好处。...首先，Factor函数中的每一项表示了随机变量间的亲密关系，一般来说这个值是非负的，这个限制会对建模造成困扰，因此利用指数函数变换，现在的Energy函数摆脱了非负数的限制，变得可正可负。

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临时变量作为非const的引用进行参数传递引发的编译错误

其中文意思为临时变量无法为非const的引用初始化。也就是在参数传递的过程中，出现错误。...当这个临时对象传递给非const的string&引用类型时，因为非const引用绑定对象时，要求该对象也是非const对象。而在这时，因为string类型的临时对象是const对象，所以就出现错误。...---- 2.所有的临时对象都是const对象吗为什么临时对象作为引用参数传递时，必须是常量引用呢？很多人对此的解释是临时对象是常量，不允许赋值改动，所以作为非常量引用传递时，编译器就会报错。...这个解释在关于理解临时对象不能作为非const引用参数这个问题上是可以的，但不够准确。...这里贴上摘自网上的一句话：“内置类型产生的临时变量具有常性，而自定义类型产生的临时变量不具有常性”，我想这句话能解释你所谓的临时变量为什么能作为左值的原因。”

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中科大提出PE-YOLO | 让YOLO家族算法直击黑夜目标检测

作者将PENet与YOLOv3结合，构建了一个名为PE-YOLO的端到端的暗目标检测框架。在PENet中，作者首先使用拉普拉斯金字塔将图像分解为多个不同分辨率的组成部分。...YOLOv3 提出了新的特征提取网络DarkNet-53。借鉴了特征金字塔网络（FPN）的思想，YOLOv3采用了多尺度特征融合。...假设图像 I ∈ R^{h×w×3} 作为输入，作者使用高斯金字塔获取不同分辨率的子图像。其中， Down 表示下采样， Gaussian 表示高斯滤波器，高斯核的大小为5×5。...该过程表示为：在上述公式中， Sobel_h 和 Sobel_w 分别代表垂直和水平方向上的 Sobel 操作。...这两个操作分别应用于输入特征，以计算垂直和水平方向上的梯度近似，从而提取图像中的边缘信息。在DPM中，作者使用这两个Sobel操作来获取边缘信息，并将其与原始输入特征相加，以增强特征表示。

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条件扩散模型-结合条件输入的图像生成技术详解

条件扩散模型在这一过程中加入了条件输入，例如文本描述、类别标签或其他形式的先验信息，以引导生成的图像朝着符合条件的方向发展。...反向扩散过程：从噪声图像开始，通过学习的神经网络逐步去除噪声，恢复原始图像。在条件扩散模型中，反向扩散过程不仅依赖于噪声图像，还结合了条件输入，以确保生成的图像符合条件要求。...它接收输入图像和条件信息，进行前向传播，生成新的图像。噪声添加：add_noise 函数用于在图像上添加噪声，模拟扩散过程中的噪声。...应用案例图像合成条件扩散模型可以用于图像合成任务，例如生成具有特定风格或内容的图像。通过输入不同的条件信息，可以生成多样化的图像。例如，给定一个特定的场景描述，模型可以生成符合描述的图像。...风格迁移条件扩散模型还可以应用于风格迁移任务，即将图像的风格转换为另一种风格。通过设置适当的条件输入，模型可以将目标图像转换为具有特定风格的图像。

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基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5）

loss的影响变化； 5）Fine-Grained Features：通过简单相加融合了低层的图像特征； 6）Multi-Scale Training：通过使用全卷积网络使得模型支持多种尺度图像的输入并轮流进行训练...2、更快，构建Darknet-19代替VGG-16作为backbone具有更好的性能 ?...主要不足 1、多尺度：在模型维度只是简单融合底层特征，在输入维度进行多尺度图像分辨率的输入训练，不能克服模型本身感受野导致的多尺度误差 RetinaNet 论文：Focal Loss for Dense...YOLOv3 论文：YOLOv3: An Incremental Improvement 主要优点 1、实时性：相比RetinaNet，YOLOv3通过牺牲检测精度，使用Darknet主干特征提取网络而不是...的影响 4、模型训练，采用IOU：GIoU，DIoU，CIoU作为目标框的回归，与YOLOv3使用的平方差损失相比具有更高的检测精度 ?

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目标检测算法YOLOv4详解

如上图，整体框架跟我们之前学的YOLOv3很是类似。...2.5 检测头YOLOv3 对于检测头部分，YOLOv4继续采用YOLOv3算法的检测头，不再赘述。...将该neck放到整个整个网络的连接中如下图： ? 上图采用EfficientNet作为骨干网络，BiFPN作为特征网络，共享class/box预测网络。...其中是指predict box和GT box中心点的距离的平方，而是指刚好能包含predict box和GT box的最小box的对角线长度平方。...遗传算法论文： https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 5.8 随机形状训练许多单阶段目标检测器是在固定的输入图像形状下训练的。

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语音输入中文域名可作为语音访问网站服务的通用接口

国家鼓励和支持中文域名系统的技术研究和推广应用。”。语音输入中文域名作为语音访问网站服务的通用接口将有法可依和有法可循。 ...随着推动中文域名邮箱、中文域名超链接和语音输入中文域名的广泛支持，中文域名便于记忆，易于品牌宣传，利于移动互联网时代的手写输入和语音输入，让众多老幼人群更便于接入互联网。 ...以上，其中4%不到的错误率是因为有极少部分中文词汇的同音同调特性所致，且并不足以影响语音输入中文词汇的日常使用，目前语音输入中文词汇在手机、智能音箱、智能电视和智能空调等智能家居设备上已经普遍作为操控设备的简短指令...，这为语音输入中文域名的实现提供了非常有价值的经验基础。...如今所有的智能语音的逻辑实现都需要文字作为载体，未来中文域名在手机、手表、VR、AR、自动驾驶和智能家居等智能设备的优秀应用将更加丰富！

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输入位置，控制 StyleGAN 生成图像的布局! 论文速递2022.8.31！

：https://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo 最新成果demo展示：用户输入位置编码，控制 StyleGAN 生成图像的布局标题...(GAN) 生成的图像中的各种属性的技术。...然而，在之前的工作中，空间控制仅限于简单的变换（例如平移和旋转），识别适当的潜在方向并调整其参数是很费力的。在本文中，我们通过直接注释图像来解决编辑 StyleGAN 图像布局的问题。...为此，我们提出了一个交互式框架，用于根据用户输入操作潜在代码。在我们的框架中，用户使用他们想要移动或不移动的位置来注释 StyleGAN 图像，并通过鼠标拖动指定移动方向。...从这些用户输入和初始潜在代码中，我们基于转换器编码器 - 解码器架构的潜在转换器估计输出潜在代码，这些代码被馈送到 StyleGAN 生成器以获得结果图像。

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C语言 | 输入小于1000的数，输出平方根

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)

Golang语言 - 以任意类型的slices作为输入参数

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