C++基础知识

&、bool、三目运算符

C++认为结构体是一个新的类型,所以可以直接定义变量

新增的bool类型:只有两个值 true (1)和 false(0)

bool类型和float类型与 0 进行比较
浮点型数据和 0 比较需要精度

三目运算符可以作为左值来使用

(a>b ? a : b) = 100;

结果中不能存在常量

拷贝构造: 类型(const 类名& 变量名)
Test(const Test &obj)     // 拷贝构造函数  赋值构造函数
    {
        m_a = obj.m_a;
        printf ("拷贝构造被调用\n");
    }
int main1()
{
    Test t = 10;

    Test t1 = t;
    t1.show();

    t1 = t;   // 赋值操作   t1已经存在, 这里不会调用构造函数    和对象初始化进行区分
}

函数参数是对象的时候,实参到形参的传递会调用拷贝构造 ==> 建议使用引用

// 对象作为返回值的时候,也会调用拷贝构造函数  ===>  不同的编译对函数返回值处理方式可能不同
Test func()
{
    Test t = 10;
    return t;
}
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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