ZOOM论文

最新推荐文章于 2025-06-20 21:55:26 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-20 21:55:26 发布 · 329 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客围绕ZOOM展开，但内容仅为一个‘啊’字，未提供更多关键信息。推测可能是对ZOOM相关信息技术进行研究。
啊
【图像超分】论文精读：Chain-of-Zoom: Extreme Super-Resolution via Scale Autoregression and Preference Alignment
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
06-14 333
论文题目：Chain-of-Zoom: Extreme Super-Resolution via Scale Autoregression and Preference Alignment —— Zoom 链：通过尺度自回归和偏好对齐进行极端超分辨率arXiv 2025！无损放大256倍！Amazing！现代单图像超分辨率 (SISR) 模型以训练它们的比例因子提供照片般逼真的结果，但在要求放大远远超出该制度时崩溃。我们使用Chain-of-Zoom (CoZ) 解决了这种可扩展性瓶颈，这是一种。
zoom tracking(变倍跟踪)经典论文4篇
07-18
A relational approach to zoom tracking for digital still cameras.pdf A video camera system with adaptive zoom tracking.pdf Real-time predictive zoom tracking for digital still cameras.pdf Robust Feedback Zoom Tracking for Digital Video Surveillance.pdf
论文阅读：Zoom-Net：Mining Deep Feature Interactions for Visual Relationship Recognition(ECCV18)
qq_40349484的博客
02-13 1403
论文阅读：Zoom-Net：Mining Deep Feature Interactions for Visual Relationship Recognition(ECCV18)
论文阅读：Efficient Hybrid Zoom using Camera Fusion on Mobile Phones
Matrix-11
06-23 1976
这是谷歌影像团队 2023 年发表在 Siggraph Asia 上的一篇文章，主要介绍的是利用多摄融合的思路进行变焦。单反相机因为卓越的硬件性能，可以非常方便的实现光学变焦。不过目前的智能手机，受制于物理空间的限制，还不能做到像单反一样的光学变焦。目前主流的智能手机，都是采用多摄的设计，一般来说一个主摄搭配一个长焦，为了实现主摄与长焦之间的变焦，目前都是采用数字变焦的方式，数字变焦相比于光学变焦，细节会损失很多。
《Cascaded Zoom-in Detector for High Resolution Aerial Images》论文研读
pzy5555的博客
04-16 835
先明确一个点：这个方法并没有添加任何的组块，也就是没有我们常见的A+B+C组合，他仅仅是对包含了很多小物体的模块进行了crop，然后用boundingbox将这个含有很多小物体的区域进行了包围形成一个新的class，然后将这个新的class在训练的时候放到high-resolution进行分析。在第二阶段将筛选出的density crop进行了upscale，相当于提高了这块区域的分辨率，使特征更加清晰，然后，将这个density crop再放入这个检测器中检测，最后，将这个坐标回归到原图。
Zoom to Learn, Learn to Zoom
gdtop的个人笔记
03-31 5311
Abstract 本文表明，将机器学习应用于数字变焦时，对真实、原始的传感器数据进行操作是有益的。现有的基于学习的超分辨率方法不使用真实的传感器数据，而是对经过处理的RGB图像进行操作。我们表明，这些方法丧失了对原始数据进行操作所能获得的细节和准确性，尤其是在放大远处物体时。使用真实的传感器数据进行训练的关键障碍是缺少ground-truth的高分辨率图像。我们展示了如何通过光学变焦获得这样的g...
伪装目标检测模型论文阅读之：Zoom in and out
absence521的博客
01-15 2022
最近提出的遮挡对象检测（COD）试图分割视觉上与其周围环境融合的对象，这在现实场景中是非常复杂和困难的。除了与它们的背景具有高度的内在相似性之外，这些对象通常在尺度上是多样的，外观上是模糊的，甚至严重遮挡。为了解决这些问题，我们提出了一种混合尺度三元网络，ZoomNet，模仿人类观察模糊图像时的行为，即放大和缩小。具体来说，我们的ZoomNet采用缩放策略，通过设计的尺度集成单元和分层混合尺度单元来学习区分性混合尺度语义，充分挖掘候选对象和背景环境之间的不可感知线索。
Zoom WebTeam面经
石湖一叶
10-28 2200
8.28做的笔试，9月下旬约面试。 一面 开场： 面试官自我介绍的时候说他写了10年的java，属实把我整的有点紧张。问我除了java有没有接触过别的语言，我回答说因为苏州某兄弟院校学的是c/cpp，所以我们系主任设置课程的时候选择了主修java，面试官说“理解理解”。之后提问了经典的java三大特性，我当时补充了一句“从我学java的时候就有人说java要死了，但是到我硕士快毕业还活着，一大半功劳得归结给spring”，面试官笑着说“java确实死不了，就是框架迭代太快了”。 问答： 0、创建对
Dynamic Zoom-in Network 论文笔记
qq_18882399的博客
04-16 926
最最最喜欢的目标检测预处理思想，没有之一！！！ 1.研究动机 （1）高清图像中小物体目标检测的特征丢失严重，想针对小物体的图片区域进行放大(zoom-in)也就是单独切割出来(crop)丢进目标检测器中进行探测。 （2）为了避免过分切割(不将大目标也切碎)。 于是利用DQN（deep Q learning）的思想进行最有切割策略的选择。 2.基本概念 Action：在该任务中动作是指将图片某个矩...
NDSS 2021 论文泛读
热门推荐
^_^
10-22 1万+
会议论文列表：https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ndss/ndss2021.html 只挑了几个感兴趣的session过了一遍，还是发现了不少有意思的文章。 文章目录程序分析模糊测试侧信道智能家居软件防御嵌入式安全可信计算 程序分析 Towards Measuring Supply Chain Attacks on Package Managers for Interpreted Languages. 简介：qualitative assessment！（定性评估） 包管理
精选资源
ICRA20会议论文集
01-12
zoom_index.js和zoom_pageinfo.js是JavaScript文件，它们可能用于实现论文页面中的图像放大功能，使用户能够清晰查看论文中的图表和细节。JavaScript是一种广泛用于网页交互的编程语言，这类脚本通常用于增强用户...
【论文笔记】【强化微调】模拟 O3 动态思考
m0_72372080的博客
06-20 495
而 O3 是在看图的过程中就对图进行思考，在思考过程中，会有 Tool_Call 的过程。之前的一篇自动驾驶的结合了 Tool Call 的论文，调用的工具不仅仅只有图像放大，还有目标检测等等。上图是论文的一个示例，展示他们是如何把 Tool Call 加入到思维链中，从而形成对图的动态思考的。那么此时的状态就定义为所有的文本的裁剪的图片。论文对于这个任务中的状态（强化学习的那个状态）设置为：文本和图像的交错排列。OpenAI 的 O3 大模型是能够对图片动态思考的，也就是边思考边看图。
NSIS安装生成log，卸载调用log卸载
01-03
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/f87b8041184b Language: 中文 欢迎来到戈戈圈！ 当你点开这个存储库的时候，你会看到戈戈圈的图标↓ 本图片均在知识共享 署名-相同方式共享 3.0（CC BY-SA 3.0）许可协议下提供，如有授权遵照授权协议使用。 那么恭喜你，当你看到这个图标的时候，就代表着你已经正式成为了一名戈团子啦！ 欢迎你来到这个充满爱与希望的大家庭！ 「与大家创造更多快乐，与人们一起改变世界。 」 戈戈圈是一个在中国海南省诞生的创作企划，由王戈wg的妹妹于2018年7月14日正式公开。 戈戈圈的创作类型广泛，囊括插画、小说、音乐等各种作品类型。 戈戈圈的目前成员： Contributors 此外，支持戈戈圈及本企划的成员被称为“戈团子”。 “戈团子”一词最初来源于2015年出生的名叫“团子”的大熊猫，也因为一种由糯米包裹着馅料蒸熟而成的食品也名为“团子”，不仅有团圆之意，也蕴涵着团结友爱的象征意义和大家的美好期盼，因此我们最终于2021年初决定命名戈戈圈的粉丝为“戈团子”。 如果你对戈戈圈有兴趣的话，欢迎加入我们吧(σ≧︎▽︎≦︎)σ！ 由于王戈wg此前投稿的相关视频并未详细说明本企划的信息，且相关视频的表述极其模糊，我们特此创建这个存储库，以文字的形式向大家介绍戈戈圈。 戈戈圈自2018年7月14日成立至今，一直以来都秉持着包容开放、和谐友善的原则。 我们深知自己的责任和使命，始终尊重社会道德习俗，严格遵循国家法律法规，为维护社会稳定和公共利益做出了积极的贡献。 因此，我们不允许任何人或组织以“戈戈圈”的名义在网络平台或现实中发布不当言论，同时我们也坚决反对过度宣传戈戈圈的行为，包括但不限于与戈戈圈无关的任何...
医疗AI基于YOLOv8的血细胞检测系统设计：实现血液细胞自动识别与临床辅助诊断
01-03
内容概要：本文详细介绍了一个基于YOLOv8的血细胞智能检测系统全流程开发指南，涵盖从环境搭建、数据准备、模型训练与验证到UI交互系统开发的完整实践过程。项目利用YOLOv8高精度、高速度的优势，实现对白细胞、红细胞和血小板的自动识别与分类，准确率超过93%，单张图像检测仅需0.3秒。通过公开或自建血细胞数据集，结合LabelImg标注工具和Streamlit开发可视化界面，构建了具备图像上传、实时检测、结果统计与异常提示功能的智能系统，并提供了论文撰写与成果展示建议，强化其在医疗场景中的应用价值。; 适合人群：具备一定Python编程与深度学习基础，从事计算机视觉、医疗AI相关研究或项目开发的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合需要完成毕业设计或医疗智能化项目实践的开发者。; 使用场景及目标：①应用于医院或检验机构辅助医生进行血涂片快速筛查，提升检测效率与一致性；②作为深度学习在医疗影像领域落地的教学案例，掌握YOLOv8在实际项目中的训练、优化与部署流程；③用于学术论文写作与项目成果展示，理解技术与临床需求的结合方式。; 阅读建议：建议按照“数据→模型→系统→应用”顺序逐步实践，重点理解数据标注规范、模型参数设置与UI集成逻辑，同时结合临床需求不断优化系统功能，如增加报告导出、多类别细粒度分类等扩展模块。
基于蒙特卡洛，copula函数，fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化多类型电动汽车采用分时电价调度，考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用
01-03
基于蒙特卡洛，copula函数，fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化多类型电动汽车采用分时电价调度，考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用内容概要：本文围绕多类型电动汽车在分时电价机制下的优化调度展开研究，采用蒙特卡洛模拟、Copula函数和模糊K-means聚类方法获取6个典型场景，并在此基础上进行随机优化。模型综合考虑了上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光可再生能源调度、电动汽车负荷调度成本以及电网网损费用等多个关键因素，旨在实现电力系统运行的经济性与稳定性。通过Matlab代码实现相关算法，验证所提方法的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究大规模电动汽车接入电网后的负荷调控策略；②支持含风光等可再生能源的综合能源系统优化调度；③为制定合理的分时电价政策及降低电网峰谷差提供技术支撑；④适用于学术研究、论文复现与实际项目仿真验证。; 阅读建议：建议读者结合文中涉及的概率建模、聚类分析与优化算法部分，动手运行并调试Matlab代码，深入理解场景生成与随机优化的实现流程，同时可扩展至更多元化的应用场景如V2G、储能协同调度等。
富士施乐专用文档浏览器，查看dw格式
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/516ea913e59d 的源码改编 该软件较为少见，主要用于处理xerox设备扫描生成的文档，同时也适用于基于此工具创建的文件
wufanjames_python-cpp_34836_1767245533859.zip
01-03
wufanjames_python-cpp_34836_1767245533859.zip
【计算机视觉】基于YOLOv8的物体检测系统设计：从环境搭建到Web部署的全流程实现方案
最新发布
01-03
内容概要：本文是一份完整的基于YOLOv8的智能物体检测毕业设计指南，系统讲解从环境搭建、数据集准备、模型训练、验证推理到优化部署的全流程。通过使用Ultralytics框架，结合自定义数据集（如安防场景中的人物、车辆、异常物品），指导读者完成模型训练并实现高精度检测（mAP可达0.82以上）。支持本地或Colab运行，并拓展至ONNX/TensorRT导出、Web可视化（Streamlit）、实时摄像头检测与报警功能，助力毕设项目落地与展示。; 适合人群：计算机相关专业本科或研究生，具备一定Python和深度学习基础，正在进行或计划开展目标检测类毕业设计的学生；; 使用场景及目标：①完成基于YOLOv8的毕设项目全流程开发与部署；②掌握目标检测中的数据标注、模型调优、推理加速与前端集成技能；③提升项目实战能力，增强答辩竞争力； 阅读建议：建议按照步骤顺序实践，配合提供的代码链接与飞书文档，边学边练，重点关注数据质量、参数调优与部署环节，结合实际应用场景进行创新拓展。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值