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原创 【博客目录】：图像复原 | GIS | 力扣 | 论文 | 工具 | 学习
本文致力于打造「博客快速转跳」，聚焦图像复原、GIS、力扣、工具、学习等板块。通过「理论解读+代码复现+工具教程+资源地图」四维内容体系，帮助叶子们构建「知识-实践-工具」闭环，解决「论文看不懂」「代码跑不通」「工具用不溜」三大痛点。完善博客完善资源完善仓库本文将不定时更新以保证内容的时效性。
2025-03-23 16:03:26
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原创 【Navigation Toolbox】基于MATLAB的激光SLAM仿真
本文介绍了利用MATLAB实现激光SLAM仿真的方法，讲解了MATLAB Navigation Toolbox中的关键函数，包括创建激光SLAM实例、扫描与构建地图等操作。代码展示了完整的仿真流程，并生成两种可视化效果图。
2025-12-06 20:03:58
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原创 MATLAB 2018a 安装教程：30分钟搞定安装
MATLAB 2018a是一款功能强大的数学仿真软件，广泛应用于工程计算与算法开发。本文详细介绍了其安装步骤：通过百度网盘下载资源包后，以管理员身份运行安装程序，选择密钥安装并输入指定密钥；自定义安装路径与组件后完成安装。最后通过配置许可证文件及替换破解文件实现激活，并验证软件可正常使用。教程旨在帮助叶子们快速搭建MATLAB仿真环境，支持后续激光SLAM、惯导等定位导航技术的算法研究与开发。
2025-11-27 21:04:18
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原创 【Windows10】开机自启VMware workstation16
本文介绍了如何实现Windows 10系统定时重启与VMware虚拟机开机自启动的自动化运维方案。主要内容包括：1）通过Windows任务计划设置定时重启任务；2）配置VMware Workstation 16环境变量，使用vmrun命令启动虚拟机；3）创建bat脚本并放入启动目录实现虚拟机开机自启。该方案解决了老旧设备长时间运行卡顿问题，兼顾服务可用性与设备维护，适用于个人网站等轻量级服务部署场景。最后提供了常见问题解决方法和参考资料。
2025-10-22 22:22:57
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原创 【Neurocomputing→EAAI投稿】记一次相对顺利的投稿经历
本文记录了作者一年周期的论文投稿经历，先后尝试Neurocomputing（二区，7天拒稿）和Engineering Applications of Artificial Intelligence（一区TOP，12个月录用）。首投因期刊门槛高被快速拒稿，终投经历催稿、大小修等环节最终录用。欢迎叶子们在评论区饥接好运，交流经验，也期待点赞关注支持。
2025-10-18 18:29:48
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原创 【TCSVT→Neurocomputing→ASOC投稿】记一次旷日持久的投稿经历
本文记录了作者历时2年半的论文投稿历程，先后尝试了IEEE TCSVT（一区TOP，6个月拒稿）、Neurocomputing（二区，5天拒稿）和Applied Soft Computing（二区TOP，23个月录用）三个期刊。投稿过程展现了学术发表的关键挑战：期刊筛选的匹配度、漫长审稿期的心理考验（含毕业催稿经历）、多轮修改的学术耐力。最终论文经历大小修后录用，凸显了期刊选择对提升论文接受速度的重要价值。
2025-09-29 20:17:05
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原创 WordPress 网站邮件通知功能实现指南：以 WP Mail SMTP 插件与 QQ 邮箱为例
摘要： 本文介绍如何通过WP Mail SMTP插件为WordPress站点配置邮件发送功能。首先安装插件并设置SMTP服务器，以QQ邮箱为例生成授权码作为密码。随后进行测试邮件发送验证配置有效性。
2025-09-17 19:51:27
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原创 【SyntaxHighlighter赋能代码展示】—— 打造专业级代码可视化体验
本文介绍了在WordPress博客中安装SyntaxHighlighter插件以实现代码高亮显示的方法。通过搜索安装该插件并调整配置参数（如语言类型、行号显示等），用户可轻松在文章中嵌入格式化的代码块。
2025-09-09 20:59:32
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原创 MathJax - LaTeX：WordPress 公式精准呈现方案
本文介绍了如何在WordPress网站中实现LaTeX公式支持，通过安装MathJax-LaTeX插件并修改配置，使站点能够精准呈现数学公式。具体步骤包括插件安装、主题文件修改以及添加MathJax脚本代码，最终实现了公式的在线渲染效果。该方法适用于学术博客、在线教育等需要展示复杂公式的场景，为专业内容传播提供了便利。文章末尾还提供了互动问答和参考资料，便于读者进一步交流与学习。
2025-09-06 21:03:57
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原创 【视网膜分割】AFMIP-Net：一种新型的自适应特征调制和隐式提示网络
本文提出了一种新型的自适应特征调制和隐式提示网络（AFMIP-Net）用于视网膜血管分割。该网络通过自适应特征调制模块抑制背景噪声、增强血管结构表示，结合特征隐式提示融合模块关注病变相关特征，并采用高斯滤波数据增强技术提高模型抗干扰能力。实验在六个主流数据集上验证了AFMIP-Net的优越性能，尤其在毛细血管分割和抗病变干扰方面表现突出。尽管存在计算复杂度较高和极端条件下性能下降等局限，但通过轻量化改进、多模态融合等未来研究方向，有望进一步提升其临床应用价值。
2025-09-06 15:38:06
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原创 【视网膜分割】一种基于结构自适应模型的空洞残差网络
摘要： ARSA-UNet提出了一种基于结构自适应模型的空洞残差网络，用于视网膜血管分割。针对血管形态复杂、背景噪声等问题，该模型结合结构自适应层（SAL）、空洞残差路径（AR Path）、特征筛选融合模块（FSF）和多尺度深度监督（MDS），显著提升了微小血管的分割精度。在DRIVE、CHASE和STARE数据集上的实验表明，ARSA-UNet在敏感度（0.8289）和F1分数（0.8291）上优于现有方法。未来将探索轻量化设计和Transformer应用以优化性能。
2025-09-06 11:22:06
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原创 Qwen2-VL-2B 轻量化部署实战：数据集构建、LoRA微调、GPTQ量化与vLLM加速
本文介绍了基于Qwen2-VL-2B多模态大模型的微调方法。首先说明了环境配置要求，包括Python 3.12、TensorFlow 2.19等关键依赖项，并提供了源码下载和安装指南。接着详细阐述了构建微调数据集的过程，包括图像与标签的配对处理、CSV文件生成和JSON格式转换。文章重点演示了如何将检测任务数据转化为问答形式，用于模型微调，并强调了数据预处理的重要性。最后提到将从数据集构建、模型微调到推理加速等方面全面介绍Qwen2-VL-2B的应用方法，为AI模型在特定领域的优化提供实用指导。
2025-08-14 18:24:47
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原创 Grad-CAM热力图：基本原理、代码实现及常见问题处理
本文探讨了深度神经网络可解释性中的热力图可视化技术，详细解析了Grad-CAM的实现原理，即通过反向传播获取目标类别的梯度信息，对特征图进行加权融合，最终生成可视化热力图。代码部分展示了如何提取中间层激活与梯度，通过梯度加权实现分类任务的热力图生成，最后提供了常见显示异常和非分类任务的可视化问题的解决方案
2025-06-20 15:50:49
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原创 【模型显著性分析】配对样本 t 检验
本文探讨了机器学习模型性能评估中显著性验证的必要性。通过t检验方法可以量化比较两组样本均值的统计差异，避免仅凭数值差异做出误判。文章介绍了配对样本t检验的适用场景、计算公式和实现代码，并以论文描述为例说明其应用方法。最后总结了t检验的关键要点及注意事项，包括数据分布假设和样本量影响。显著性验证为模型性能比较提供了客观依据，对科学研究具有重要价值。
2025-05-28 22:55:31
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原创 基于Quicker构建从截图到公网图像链接获取的自动化流程
本文介绍了如何通过自动化工具优化博客中的图片加载速度，以提升用户体验和SEO排名。文章首先分析了未压缩大图片对网站响应时间和服务器负载的负面影响，随后提出使用压缩工具（如将PNG转为WebP格式）来减少图片体积。接着，详细介绍了如何通过Minio图床、cpolar内网穿透、PicGo和自行编写的格式转化程序，结合Quicker自动化工具，实现从截图到返回公网可访问图像链接的完整流程。文章还提供了相关代码和工具的使用说明，帮助读者快速上手。最后，鼓励读者在评论区分享经验和疑问。
2025-05-18 17:10:22
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原创 【本地MinIO图床远程访问】Cpolar TCP隧道+PicGo插件，让MinIO图床一键触达
本文通过构建cpolar的tcp隧道，结合PicGo、picgo-plugin-minio实现本地MinIO图床的远程访问。
2025-04-16 21:09:33
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原创 【本地图床搭建】宝塔+Docker+MinIO+PicGo+cpolar：打造本地化“黑科技”图床方案
本文通过宝塔面板安装Docker，提供MinIO服务以实现对象存储，进一步使用PicGo上传MinIO，并以cpolar提供内网穿透以实现本地图床的公网访问。
2025-04-13 15:31:53
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原创 【搭建博客网站】老旧笔记本“零成本逆袭”
本文主要讲解如何利用老旧笔记本搭建博客网站，包括免费域名、宝塔配置、WordPress安装、花生壳内网穿透、磁盘扩容等方面进行说明，助力叶子快速、免费搭建自己的博客网站。
2025-04-10 21:40:55
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原创 【实用技巧】电脑重装后的Office下载和设置
在数字化办公时代，Windows和Office可以说最基本生产力工具。但对于重装系统的电脑来说，office都需要自行下载并进行对应的设置以获得良好的办公体验。因此，如何快速的进行下载何设置是一个具体的问题。本文主要简单阐述了如何快速下载Office和进行必要设置的方法以提高办公效率。
2025-04-02 14:26:10
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原创 【复活吧，我的爱机!】Ideapad300-15isk拆机升级：加内存条 + 换固态硬盘 + 换电源
复活吧，我的爱机！本文详细的介绍了 Ideapad300-15isk 拆机升级的过程，包括加内存条 、换固态硬盘、换电源等，有效的提高老旧电脑的流畅度。
2025-03-30 22:00:08
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原创 【实用技巧】Bilibili大学超两倍速设置
在职场高强度节奏下，时间成为最稀缺资源。对于已掌握基础知识的职场人，2倍速以上播放如同「认知快车道」。如备考、理论复述、背景介绍等场景中，高倍速形成效率复利效应，使单位时间内的知识转化价值呈指数级增长。Bilibili大学，各位叶子应该都不陌生，目前提供0.5倍至2倍速调节范围，对于具有一定基础的小伙伴，无论是理论课程、技能教学还是知识科普类内容，都希望超2倍速进行快速学习和复盘，尤其是某些视频的语速是真的拖拉。因此如何突破2倍速，是一个非常现实的问题。
2025-03-28 20:34:12
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原创 【UTM】通用横轴墨卡托投影
通用横轴墨卡托投影（UTM）是地图投影领域的重要创新，其诞生源于对高精度地理坐标表达的迫切需求。20世纪中叶，随着军事导航、资源勘探和工程测量的精度要求提升，传统投影方式在区域变形控制上的局限性日益凸显。UTM通过横轴墨卡托投影原理与分带技术的结合，巧妙地将地球划分为60个经度带（每个带宽6度），以中央经线为基准构建局部坐标系，既保留墨卡托投影保形特性，又通过分带控制变形范围，使各带内距离、角度和面积精度达到实用平衡。
2025-03-26 21:26:49
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原创 【Spark-TTS】从此你的声音是我的了
本文主要讲解了从克隆Spark-TTS库到进行声音克隆的过程，包括安装依赖、下载权重、UI界面及问题解决等。
2025-03-22 20:23:27
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原创 【WGS-84坐标系】我去石圪节公社找胡得禄给我弄了个时兴的球头
WGS-84坐标系作为全球地理空间技术的核心基准，定义了地球质心为原点的三维定位标准，通过经度、纬度和高程实现米级至厘米级精度。其技术优势在于全球统一性和动态更新机制，消除地域偏差，适应地球物理变化，支持GPS、北斗等多系统兼容。该坐标系广泛应用于导航、测绘、遥感和GIS领域，是数字地图、车辆定位、航空航天的基础框架。日常生活中，手机导航、无人机飞行均依赖其基准，推动现代空间技术发展。其不可替代性在于整合全球数据，促进跨国合作，成为人类探索地球的关键工具。
2025-03-22 14:18:57
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原创 【NeurIPS-2022】CodeFormer: 将人脸复原转化为码本预测以减少LQ-HQ映射的不确定性
盲人脸恢复是一个高度不适定的问题，通常需要辅助指导，各种先验已经被用来减轻这个问题的不适定性，包括几何先验，参考先验和生成先验。LQ-HQ映射不确定性仍然存在，并且输出质量因输入图像的退化而恶化。一些基于生成先验方法，通过迭代优化或直接潜在编码将退化的人脸投影到连续的无限空间中。在严重退化的情况下，很难找到准确的潜在向量，导致低保真度的结果。进而将盲人脸恢复作为代码预测任务可大大降低恢复映射的不确定性和模糊性，同时提供丰富的视觉原子来生成高质量的人脸。
2025-03-18 21:08:31
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原创 【CVPR-2023】DR2：解决盲人脸复原无法覆盖真实世界所有退化的问题
盲人脸复原通常将退化的低质量数据与预定义的退化模型进行训练，不足以囊括真实世界中的更复杂的退化场景；因此在复原真实退化时候经常观察到伪影。同时，构建训练集以覆盖真实世界的各种退化是不可能的。本文为了解决这个问题，提出了一种两阶段的复原方法即基于扩散的鲁棒退化去除器（DR2），先将退化图像转换为粗糙但退化不变的预测，然后使用增强模块将粗糙预测恢复为高质量图像，使得DR2对常见的退化具有鲁棒性（例如模糊，调整大小，噪音和压缩）和兼容不同的设计增强模块。
2025-03-16 20:40:40
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原创 【异地访问本地DeepSeek】Flask+内网穿透，轻松实现本地DeepSeek的远程访问
为了方便本地化部署后，异地调用本地模型进行推理，可以按照以下步骤操作：1. 基础环境：在LM Studio官网下载并运行对应的GGUF模型，以及安装对应的python包。2. Flask构建网页：Flask结合LM Studio的端口和HTML构建网页，实现网页对话。3. 内网穿透：通过花生壳将Flask所开放的端口进行映射，实现异地访问本地的模型。
2025-03-01 00:08:33
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原创 【论文学习】RVS-FDSC：一种基于四方向条带卷积的视网膜血管分割方法以增强特征提取
RVS-FDSC在保留传统U-Net优势的同时，通过残差条纹卷积模块（RSC）、多尺度特征融合技术（MSPF2）和残差并行双注意力（RPDA）模块显著提升了对视网膜血管特征的捕捉能力。实验结果表明，与传统方法相比，所提出的方法在分割精度上具有显著提升。未来可以进一步研究其在其他医学图像分割任务中的应用。
2025-02-19 23:22:54
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原创 【DeepSeek本地化部署保姆级教程 】20分钟带你轻松配置与高效运行
为了方便本地化部署并高效进行大模型推理任务，可以按照以下步骤操作：下载和安装：在LM Studio官网下载对应的版本，并选择安装位置或自定义安装点。配置与设置：点击右上角跳过菜单，进入右下角的“设置”，设置语言为中文。并在线搜索目标模型。模型加载与管理：通过搜索结果点击模型即可加载到当前工作目录中，确保模型文件已正确下载并保存。项目配置：在空间富余盘创建存储模型的文件夹，如 deepseek_model。将训练好的模型文件复制到该文件夹下，并设置为当前工作目录。推理与验证：在对话框中输入问题即可。
2025-02-19 14:37:58
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原创 【论文学习】Bridge-Net：结合上下文信息与图像块损失权重映射的视网膜血管分割方法
视网膜血管分割对眼科疾病早期诊断至关重要，但面临血管形态复杂、类别不平衡及上下文信息缺失等挑战。Bridge-Net结合上下文信息和动态损失权重，通过两个U-Net网络生成判别特征，并使用循环神经网络传递上下文信息，生成视网膜血管的概率图。实验结果显示，Bridge-Net在多个数据集上均表现出高精度与鲁棒性。然而，关于其推理速度，尤其是在处理高分辨率图像时是否能达到实时要求，仍需进一步探讨。
2025-02-18 11:46:05
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原创 【回首U-Net】：类U-Net网络结构中具潜力的创新与调整
U-Net作为一种经典的神经网络模型，在生物医学图像分割领域取得了卓越成就。其对称的编码器-解码器结构、卓越的性能优势以及广泛的实际应用，使得U-Net成为深度学习技术在图像分割领域的重要里程碑。但在实际的类U-Net网络中是否一成不变的沿用其结构，这值得思索，诸如通道数量的调整和特征融合的方式等，往往需要不断的尝试和实验。
2025-02-17 20:44:09
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原创 【TS合成MP4】你怎么专打裂开的切片呀
在现代视频处理中，TS（Transport Stream）和MP4是两种常见的视频封装格式。TS格式通常用于实时传输的视频流，如通过HLS（HTTP Live Streaming）协议进行直播或点播的视频内容，而MP4则以其广泛的兼容性和高效的数据压缩技术，在存储和分享视频内容方面占据主导地位。因此，将TS文件合成MP4格式成为了一个常见的需求，特别是在需要将流媒体视频内容保存或分享到多种设备上时。支持多节目复用和多种数据类型（如视频、音频、字幕等）的传输。
2025-02-14 16:06:20
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原创 创作三载·福启新章2025
在2022年01月26日，我踏上了技术创作的征途，以一篇《【Anaconda 的安装、简单使用及常见的错误解决】》为起点，记录下了我的初体验。转眼间，1095个日夜已悄然流逝，这段旅程见证了我的成长与蜕变。无论日常多么繁忙，创作之心始终炽热。愿我的故事能激励你，也愿你的创作之旅永远充满新鲜与激情。今天，借除夕和纪念里程的机会，祝叶子们在灵蛇献瑞的蛇年，愿科研探索的每一步都如蛇般灵动而精准，愿团队合作如蛇行般默契无间，愿事业有成，科研成果丰硕，生活美满幸福！2025，愿所忧所盼，皆念之行之。
2025-01-28 10:30:50
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原创 【2024 - 年终总结】叶子增长，期待花开
2024，是特殊的一年，研究生生涯也成功画上了句号。从研途中成功下马，虽谈不是学有所成，但也算是顺顺利利毕业，顺顺利利的入职高校。回首2024，承蒙导师之谆谆教诲、同窗之热情帮助、挚友之坚定支持、亲人之温暖陪伴。在学术和生活之间也取得较好的平衡，开始有意识地尝试新事物，逐渐突破自我，实现完成从‘研究牲’到“牛马”的转变，不断挖掘潜力以更好地迎接生活的挑战。非常幸运，遇到了一群优秀的小伙伴，可以说相见恨晚，对我的生活产生巨大影响，相信持续下去能做最好的自己。2025，愿所忧所盼，皆念之行之。
2025-01-23 16:39:38
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原创 【TPAMI-2024】EfficientTrain++帮你降低网络训练的成本
该出了一种新的广义课程学习方法EfficientTrain++，总是利用每个学习阶段的所有数据，但只在训练开始时暴露每个示例的“容易学习”模式(例如，在数据增强之前，图像和原始信息的低频成分)，并随着学习的进展逐渐引入更困难的模式。为了设计一个合适的课程学习计划，提出了一个定制的计算约束的顺序搜索算法，产生一个简单的，良好的泛化，但惊人的有效的训练课程。
2024-06-04 14:53:00
1369
原创 【U-Net验证】逐元素乘积将特征投射到极高维隐式特征空间的能力
本文将U-Net解码中的特征拼接修改为逐元素求和和逐元素乘积，并针对血管分割任务进行了性能评估。实验结果显示，在无激活函数时，逐元素乘积在多个关键指标上均优于逐元素求和，性能提升幅度在0.2%至3%之间，表明逐元素乘积确实能在一定程度上提供更高维度的隐式空间。从分割结果来看，逐元素乘积似乎对较大的血管具有更好的分割效果，能够更准确地捕捉血管的轮廓和细节。同时，使用逐元素乘积的分割结果也表现出更高的光滑性和一致性，减少了噪声和伪影的干扰，从而提高了分割结果的可靠性和可读性。
2024-06-02 13:02:32
936
原创 【CVPR_2024】：逐元素乘积为什么会产生如此令人满意的结果?
该论文则是通过明确地证明星型运算具有将输入映射到一个非常高维的非线性特征空间的能力，来解释星型运算的强代表性能力。- 揭示了星形运算具有将特征投射到极高维隐式特征空间的能力- 通过实证结果和理论探索来验证分析以及视觉表现- 提出StarNet，超越了许多高效的设计。- 该论文的分析可作为一个指导框架，引导研究人员进行的络设计。
2024-06-01 17:26:02
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原创 PSFRGAN量化：量化技术、实现步骤与常见问题解决
本文深入探讨了PyTorch框架下的模型量化技术，介绍了量化的一般流程，包括动态量化和训练后量化等，以PSFR-GAN为例，详细介绍了其训练后静态量化的步骤，包括模型加载、静态量化、模型定义、QuantStub和DeQuantStub的使用，以及运算改写等关键步骤。同时，文章也记录了在量化过程中遇到的一些问题和挑战。
2024-05-12 14:13:08
1023
原创 PSFR-GAN复现
PSFR-GAN是一个基于深度学习的开源项目，其主要目标是实现高质量的人脸图像盲复原。PSFR-GAN的核心是生成对抗网络，包括两个部分：生成器和判别器。生成器负责从低分辨率图像生成高分辨率图像，而判别器则试图区分真实高分辨率图像与生成器产生的图像。在训练过程中，这两个网络相互竞争并共同提升，直至生成器可以产出难以被判别器识破的高分辨率图像。PSFR-GAN在图像超分辨率重建方面有以下特点：结合了几何先验，能够生成具有清晰面部形状和逼真面部细节的图像。
2024-05-06 12:32:30
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DeepSeek 本地部署后构建网页实现对话
2025-03-19
如何将特征图的可视化为灰色
2022-11-21
torch.save保存权重文件和net.parameters()参数量大小不一致
2022-04-18
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