减肥日记

2月14日:

今天破天荒的下定决心6点半不到就起床,打算用走路代替乘车。洗漱完毕后一杯黑咖,因为据说黑咖结合运动能帮助消耗脂肪,从家到公司班车点的距离约为3公里,此次用时20+分钟,一路快走结合慢跑。

早饭是在公司食堂吃的,一个牛肉煎饼+一个肉包子+一根油条+一碗粥+一盘咸菜,貌似有点多。中饭没吃。下班故意提前下车步行50分钟到家。自认为这次是良好的开始,希望保持并表扬自己一个。

2月15日:

今天继续坚持早起+快步走的方式上班,早饭比昨天略有减少,中饭依旧没吃,到了下午2点实在饿的不行,去自动贩卖机买了包零食充饥,吃完比较后悔,毕竟是垃圾食品。路过SAP办公室,又拿了一个葱油饼和2个花生桃酥,唉~~,控制饮食。。一定要控制饮食,起码做到少食多餐。晚上计划步行结合慢跑3公里到家。

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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