59. Spiral Matrix II

图像的低频,中频,高频信息含义? 看很多图像处理的博文,都会说图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小;中频信息决定了图像的基本结构,形成了图像的主要边缘结构;高频信息形成了图像的边缘和细节,是在中频信息上对图像内容的进一步强化。我有点纳闷,图像不就是一堆像素点构成的三维矩阵吗?跟频率有啥关系! 针对这个问题,又查了不少网文,解释的也都各不相同。例如, “初学的时候,你可以把高中低这个度量和图像上相邻点的灰度差大小对等起来”。 “感性上来讲,图像越杂乱的部分,频率越高... 阅读详情
class Solution {
public:
    vector<vector<int>> generateMatrix(int n) {
        vector<vector<int>> table(n);
        for(int i=0;i<n;i++)
            table[i].resize(n);
        
        int left = 0, right = n-1,up = 0,bot= n-1;
与Spiral Matrix同理
        int flag = 1;
        while(left<=right&&up<=bot&&right>=0&&bot>=0)
        {
            for(int i = left;i<=right;i++)
            {
                table[up][i]=flag;
                flag++;
            }
            up++;
            
            for(int i = up;i<=bot;i++)
            {
                table[i][right]=flag;
                flag++;
            }
            right--;
            
            for(int i=right;i>=left&&bot!=(up-1);i--)
            {
                table[bot][i]=flag;
                flag++;
            }
            bot--;
            
            for(int i=bot;i>=up&&left!=(right+1);i--)
            {
                table[i][left]=flag;
                flag++;
            }
            left++;
        }
        return table;
    }
};

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+WTConv(ECCV2024): 基于YOLOv11的主干网络改进,大感受野的小波卷积 论文提出了WTConv,这是一个使用级联小波分解的层,并执行一组小卷积核的卷积,每个卷积专注于输入的不同频率带,并具有越来越大的感受野。这个过程能够在输入中对低频信息给予更多重视,同时仅增加少量可训练参数。实际上,对于一个  的感受野,可训练参数数量只随着  的增长而呈对数增长。而WTConv与常规方法的参数平方增长形成对比,能够获得有效的卷积神经网络(CNN),其有效感受野(ERF)大小前所未有。 阅读详情

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