墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
800+累计阅读
829平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
摘要
消费级传感器越来越受到欢迎和在我们的日常生活被它最近的融合在最新的IphoneX。然而，他们仍然受困于噪声而限制他们的应用。虽然大部分的处理已经被做来减少噪声和boost矩阵细节，由于先天固有因素和实时的需求，这个问题仍然没有被很好解决。我们提出了一个级联深度去噪和精炼网络（DDRNet）来处理这个问题，通过利用多帧融合几何和完成高质量颜色图像通过一个加入训练策略。这个渲染公式被开发在我们的网络是一个无监督的行为。具体细节，我们使用无监督损失基于轻量转换来提取高频率几何。实验结果表明我们的网络完成实时的单深度增强在各种场景中。非常好的隔离低高频率信息在级联网络，我们实现极好的性能超过先进的技术。
系统框架
深度图降噪网络
细致网络结构
验证集上的质量结果
指标对比
更多《计算机视觉与图形学》知识，可关注下方公众号：
从Cityscapes到你的数据：DDRNet语义分割模型迁移训练实战与效果对比分析
本文详细介绍了DDRNet语义分割模型从Cityscapes数据集到自定义数据的迁移训练全流程优化指南。通过对比不同迁移学习策略、数据适配关键技术实现以及训练过程优化实战，帮助开发者高效完成模型迁移，提升工业质检、医疗影像等场景的应用效果。文章还提供了跨领域性能对比分析和典型问题排查指南，助力实现最佳迁移训练效果。
【CV 入门必读论文】人脸检测的突破：探索 CNN 级联的力量
总的来说，这篇论文的贡献在于提出了一种基于CNN级联的人脸检测方法，通过多个网络模型的串联和优化，实现了高效、准确的人脸识别。该方法在人脸检测领域取得了显著的成果，对于解决实际应用中的人脸识别问题具有重要的指导意义。
【实战部署指南】DDRNet 从零到一：Cityscapes 数据集训练、测试与自定义数据迁移全流程解析
本文详细解析了DDRNet在Cityscapes数据集上的训练、测试与自定义数据迁移全流程。从环境配置、工程部署到实战测试，提供了完整的代码修改和优化建议，帮助开发者快速掌握这一轻量级实时语义分割网络的应用技巧。
应用级联CNN的人脸检测--笔记
级联cnn在人脸检测领域的使用。本文为文献主体思想的翻译，也是学习笔记。
保姆级教程：手把手教你用DDRNet23-slim训练自己的语义分割数据集（附完整代码修改清单）
本文提供了一份详细的DDRNet23-slim语义分割模型训练指南，涵盖从数据集转换到代码适配的全流程。通过解析Cityscapes格式要求、修改关键代码模块以及优化训练参数，帮助用户快速实现自定义数据集的语义分割任务。特别针对工业场景中的分布式训练和模型部署问题，给出了实用的解决方案和性能优化建议。
Cascade-RCNN算法详解——级联RCNN网络
论文链接：https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码链接：https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn 特点：级联不同IOU阈值（界定正负样本）的输出，使不同IOU值检测与其相对应的IOU值的目标 1.对IOU阈值设置问题进行了详细的分析 Input IOU是输入proposal与ground truth的IOU值；...
多任务级联卷积神经网络（MTCNN）
Multi Task Cascaded Convolutional Networks（MTCNN）是一种多任务的级联卷积神经网络，它同时处理人脸检测、面部关键点定位和人脸姿态估计三个任务。由于MTCNN在人脸检测和面部关键点定位方面的高精度和较好的性能，它被广泛应用于各种需要人脸处理的应用中，如人脸识别门禁系统、社交平台的人脸特效（如添加滤镜、美颜等）、视频会议软件中的人脸跟踪等。在直播软件中，MTCNN可以实时检测主播的人脸，为后续的美颜、特效添加等操作提供基础。
OpenCV4.x图像处理实例-使用级联检测器进行眨眼检测
使用级联检测器进行眨眼检测 使用级联检测器进行眨眼检测 1. 前言 2. 使用级联检测器进行眨眼检测描述 3. 代码实现 1. 前言 眨眼检测在活体检测认证中有着广泛的应用。本文介绍眨眼检测主要通过OpenCV提供的级联检测器实现。 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby
【DDRNet】DDRNet项目使用单GPU、自己的数据集训练、得到测试图像
使用DDRNet进行单GPU的训练测试自己的数据集，并得到测试图像
ANSYS 有限元分析 支架拓扑优化设计 分析过程及常见问题解决
1.确定分析类型，所用模块包括两种 static structural Topology Optimization。3.通过草图建立几何模型，建好的几何模型如图1所示。2.工程材料采用默认的Q235。
OS实验xv6 6.S081 开坑
OS实验xv6 6.S081 开坑 终于把xv6 2019 6.S081做完了，网络部分没有写，因为有计网实验了。怎么说呢，xv6的坑有点多，能做完多亏了：和我同学ljj交流，参考RedemptionC老哥的博客（他写的非常详细，遗憾的是，他好像没有写mmap），再者就是参考这位老哥的做法（没有源码，写得不是特别详细，不过有借鉴作用，mmap就是借鉴了他的思想）……废话不多说了，直接开始。 实验指导 首推RedemptionC的博客 这位老哥的个人博客 xv6 6.S081官网（后面的实验都要参考官网
PAMI19 - 强大的级联RCNN架构《Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation》
Cascade RCNN 级联的RCNN架构 论文分析与解读
生存网络与mlr3proba
通过结合生存网络和mlr3proba，可以使用生存网络模型来预测个体在给定时间点发生事件的概率，并使用mlr3proba提供的工具进行模型的训练、评估和选择最佳模型。iii）基本的机器学习（ML）方法，如重新排序和调整。在本文中，我们将只讨论前五种，因为它们在文献中得到了更好的建立，并且它们具有相同的接口，这简化了调优，我们将在下面看到。我们不会为模型指定自定义架构，而是使用默认架构，如果你熟悉PyTorch，那么你可以选择创建自己的架构，如果你愿意的话，通过将其传递给模型中的custom_net参数。
【工程测试与训练】使用 DDRNet 测试、训练cityscapes数据集、训练自己的数据集
工程下载 使用电脑环境 ：Ubuntu18+anconde 环境配置：略 作者提供的测试工程：https://github.com/ydhongHIT/DDRNet 其他开发者复现的完整工程：https://github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch 下载第二个工程，并下载第一个工程中的预训练模型，放置路径【pretrained_models】 为了工程好管理，所以文件布局如下。（本人习惯工程和数据集分开放置，多个工程获取数据更规范） └──DataSet_2D .
还在手敲LaTeX公式？用Rime小狼毫打造你的专属数学输入法（附完整配置包）
本文介绍如何利用Rime小狼毫输入法引擎打造专属数学公式输入方案，显著提升LaTeX公式输入效率。通过详细配置教程和智能补全技巧，帮助科研人员和学生实现3-5倍的输入速度提升，特别适合学术写作和技术文档创作场景。
Xilinx ZYNQ 7000学习笔记二（FSBL代码分析启动-汇编代码）
Xilinx ZYNQ 7000学习笔记
【论文阅读--实时语义分割】DDRNet：Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic Segmentation
用于道路场景实时准确语义分割的深度双分辨率网络 摘要 语义分割是自动驾驶汽车理解周围场景的关键技术。现代模型的吸引力表现通常是以繁重的计算和漫长的推理时间为代价的，这对于自动驾驶来说是无法忍受的。使用轻量级架构（编码器-解码器或双通道）或对低分辨率图像进行推理，最近的方法实现了非常快速的场景解析，甚至在单个1080Ti GPU上以超过100fps的速度运行。然而，这些实时方法与基于dilation backbones的模型在性能上仍有很大差距。为了解决这个问题，我们提出了一系列专门为实时语义分割设计的高效主
基于MobileNet⁃DOA的无人机射频信号识别方法
本文提出了一种基于MobileNet-DOA模型的无人机射频信号识别方法，用于解决低信噪比环境下无人机型号和飞行模式识别率低的问题。该方法首先采用变分模态分解(VMD)进行信号预处理以降低噪声干扰，然后通过短时傅里叶变换(STFT)将信号转换为时频图。在模型设计上，将DOConv卷积融入MobileNetv4模型以增强特征提取能力并提高运算速度，同时引入FA注意力机制提升低信噪比环境下的识别精度。实验结果表明，该方法在-15~15dB信噪比范围内的平均识别准确率达到94.83%，显著优于现有方法，特别在-1
[论文笔记]DDRNet
Abstract DDRNet由两个深度分支组成，在这两个分支之间执行多次双边融合 上下文提取器Deep Aggregation Pyramid Pooling Module (DAPPM)扩大有效感受域，并基于低分辨率特征映射融合多尺度上下文 精度高且轻量 Introduction Bisenet提出了一种由空间路径和上下文路径组成的新型双边网络，空间路径利用三个相对较宽的3×3卷积层来捕获空间细节，上下文路径是一个小型的预训练backbone，用于提取上下文信息
自动驾驶传感器选型实战：摄像头、激光雷达与毫米波雷达融合策略
自动驾驶感知系统的核心在于多传感器协同，而非单一技术优劣。摄像头擅长语义识别但受光照和天气制约；激光雷达提供高精度测距却面临成本、温漂与多径干扰等物理瓶颈；毫米波雷达则以全天候鲁棒性与精准测速成为安全底线的守门人。三者融合不是简单叠加，而是基于场景约束（如暴雨、强光、高速跟车）、成本边界（BOM控制）与时间窗口（量产节奏）的工程权衡。真实量产方案中，‘纯视觉’实为视觉主责+毫米波兜底，‘激光雷达上车’本质是用硬件真值加速算法迭代，而传统车企更倾向以毫米波为仲裁者协调冲突。理解这些底层原理，才能在传感器选型、
【踩坑记录】colmap中的相机位姿的坐标系定义及其可视化结果的隐含转换
1 坐标系定义及转换 首先介绍一下世界坐标系和相机坐标系之间的转换，它们之间是存在一个转换关系的。现假设空间中一点X，它在相机坐标系下的坐标是Xcamera，在世界坐标系下的坐标是Xworld。假设它通过R和t实现从相机坐标系到世界坐标系之间的转换： Xworld = RXcamera + t 那么，由上式，我们可以推得从世界坐标系向相机坐标系的转换关系（RT=R-1，所以通常直接使用RT即可）： Xcamera = RTXworld - RTt 所以，两个坐标系之间的转换，需要看其具体
使用colmap进行三维重建(100%成功)
1.进入 https://github.com/colmap/colmap/releases/tag/3.6 下载colmap，有N卡选择cuda版本，可以进行稠密重建。 2.下载后解压，在解压后的文件夹新建project，如下所示。在project里新建image文件夹存放要处理的图片。 3.运行软件 （1）双击上图所示的COMMAP文件，单击file-new project,选择项目路径和图片路径保存。 （2）点击process下Feature extraction进行特征提取(默认参数），完成
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
基于几何学习图像的三维重建发展_基于深度学习的三维重建——MVSNet系列论文解读...
欢迎关注微信公众号“3D视觉学习笔记”，分享博士期间3D视觉学习收获MVSNet:香港科技大学的权龙教授团队的MVSNet（2018年ECCV）开启了用深度做多视图三维重建的先河。2019年，2020年又有多篇改进：RMVSNet(CVPR2019),PointMVSNet(ICCV2019),P-MVSNet(ICCV2019),MVSCRF(ICCV2019),Cascade(CVPR2020...
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
MVS论文阅读笔记[PatchmatchNet: Learned Multi-View Patchmatch Stereo]
摘要： 我们提出了一个新颖的，可学习的patchmatch 来实现高分辨率的MVS。由于有内存和性能的限制，相比与使用规则的3D代价体，patchMatch可以处理高分辨率的图像，更适合资源有限制的设备。我们第一次介绍在端对端训练结构中实现一个多尺度迭代，每次迭代中patchmatch的核心算法是通过一个新颖的，可学习的自适应传播和评估方案实现的。性能比现有的最好的mvs方案快至少2.5倍，内存占用少2倍。 1.介绍 MVS是利用已知位姿的图片，对观察到的场景进行几何重建。虽然作为一个基础问...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析
Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘，某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下，一方面在整理过程中，自己的理解也会更深，另一方面也方便未来自己的勘察
级联R-CNN 思路
IoU阈值的选择： 横轴：RPN生成的RoI和真值框的IoU； 纵轴：经过第二阶段BBox head得到的新的box和真值框的IoU； 线条：使用不同IoU阈值筛选候选框训练出来的模型。 不同能力的球员用不同能力的教练教。 ...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
142
扫一扫
