鲜衣怒马踏春来---Hello,优快云

写在第二遍查询SIFT使用的过程中

Hello 优快云 ~~~

很久之前有萌生过,将自己学习过程中所遇、所想、所得在网上一点一滴记录的念头,但是一直没有动手,刚好这次SIFT温故太无聊,不能一直忙一件事情,借此忙里偷闲的时机,开始我的博客之旅.------认识我,你们很荣幸!

以Markdown的学习作为博客的 First try
第一次使用这样的编辑器,左右对应编写的形式,还是比较直观容上手的,敲敲打打,学习!

Markdown的学习

1. 常见使用
编辑栏固定可用功能键
这是Markdown固定可用的功能键,是日常编写使用较多的几个,相较而言,随着学习的深入,理解快捷按键的使用对快速编写一篇博客是十分有益的。练就完事了,熟能生巧!
2. 不小心的试出来的快捷键

  • 字体加粗
    "Ctrl + B" : 一、二级标题字体自动加粗,而在其它情况下,可以选定内容,或利用固定功能栏中的按钮,或利用这里的快捷键,都能实现加粗效果,程度固定,之后看有没有不同粗细程度的操作;另外,在输入字符串两端各加 ** ,也能实现效果

  • Head 标题键的使用
    “Ctrl + Shift + H”: 支持两级标题格式,可自主选择

  • ‘小天地’的划定
    “Tab”: 可实现空白框区域的划定,内部字体默认为红色(结果文章显示出来是黑底白字。。。实践才是检验真理的唯一标准),具体有待摸索,目前作特殊内容说明使用

  • 小 * 号大用处
    “ * ”: *号目前发现能够实现两个功能,分别是前面提到的字体加粗,以及斜体功能的实现

  • 代码插入
    “Ctrl + Shift + K”: 你的代码可以在这个区域个性展示,形成与其它字符不同的风格,一目了然

  • 区域高亮
    “==”: 两个 == 可以实现对选定区域的高亮提示

结尾

	今天的学习就到这里了,总结一下,其实Markdown编写还是很方便的,但是其中会有很多小
细节需要注意,多用,多练,熟能生巧。

Where there is a will, there is a way!------ 灰coder

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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