HDU 1176

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1176

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
int dp[12][100005];      //时间够多就好了。位置只有0-10 这11个位置
int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d",&n)&&n)
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        int x,t,maxtime=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%d %d",&x,&t);
            dp[x][t]++;
            if(t>maxtime)
                maxtime = t;
        }
        for(int i=maxtime;i>=0;i--)
        {
            for(int j=0;j<=10;j++)
            {
                if(j == 0)
                    dp[j][i] += max(dp[j][i+1],dp[j+1][i+1]);

                else dp[j][i] += max( max(dp[j-1][i+1],dp[j][i+1]),dp[j+1][i+1] ) ;
            }
        }
        printf("%d\n",dp[5][0]);
    }
    return 0;
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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