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Rapid and Accurate Image Super Resolution(RAISR)
Rapid and Accurate Image Super Resolution 每天都有数以百万计的图片在网络上被分享、储存，用户借此探索世界，研究感兴趣的话题，或者与朋友家人分享假期照片。问题是，大量的图片要嘛被照相设备的像素所限制，要嘛在手机、平板或网络限制下被人为压缩，降低了画质。 如今高分辨率显示屏幕正在家庭和移动设备上普及，因此，把低分辨率图片转化
RAISR: Rapid and Accurate Image Super Resolution
Abstract 对于给定的图像，我们希望生成具有更大像素和更高图像质量的更大尺寸的图像。这通常称为单图像超分辨率（SISR）问题。 这个想法是，有了足够的训练数据（相应的低分辨率和高分辨率图像对），我们可以学习一组过滤器（即映射），当将其应用于不在训练集中的给定图像时，会产生更高分辨率的版本，其中学习最好是低复杂度的。在我们提出的方法中，运行时间比目前可用的最佳竞争方法快一到两个数量级，同时产
论文笔记 HyperNet: Towards Accurate Region Proposal Generation and Joint Object Detection
提出的HyperNet网络基于设计的Hyper特征，这种特征主要先集合分等级的特征图，然后将其压缩到一个空间。这种Hyper特征同时具有足够深和很好的语义信息，在PASCAL VOC 2007和2012上可以通过每张图产生仅仅100个proposal，而达到很好的精度和效果，同时可以达到实时，GPU下 5 fps的速度。 Hyper方法主要的贡献有： （1）在仅仅 50 proposal情况下
【语义分割】——又快又强：Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic Segmentation of Road
出处：哈尔滨工业大学 论文 code：暂未开源 关键词： 实时语义分割 语义分割是自动驾驶汽车了解周围场景的关键技术，对于实际的自动驾驶汽车来说，为了获得高精度的分割结果而花费大量的推理时间是不可取的。使用轻量级架构(编码器解码器或two-pathway)或推理在低分辨率图像。本文提出的模型在单张2080ti上DDRNet-slim能打到77.4% mIoU和230FPS，DDRNet
Backtracking Regression Forests for Accurate Camera Relocalization
这种方法其实类似 deep learning，只不过是以森林的方式进行train，森林是由一系列的决策树组成。 每个决策树中的每个节点都是待训练的参数： 决策树的目的是： ，即输入是image，depth（如果有的话），2d pixel位置，输出是3d点的位置x y z + 最终的feature。因此决策树可以认为是一个从2d到3d的映射，这样的话就导致 每个场景就需要
Ranni: Taming Text-to-Image Diffusion for Accurate Instruction Following
Ranni: Taming Text-to-Image Diffusion for Accurate Instruction Following abstract 我们引入了一个语义面板作为解码文本到图像的中间件，支持生成器更好地遵循指令 Related work 最近的工作还通过包含额外的条件（如补全掩码[15，45]、草图[42]、关键点[18]、深度图[40]、分割图[6，43]、布
Syntax error on token Invalid Regular Expression Options, no accurate corr
1、选中报错的文件 2、右键选择 MyEclipse-->Exclude From Validation 3、再右键选择 MyEclipse-->Run Validation
Towards Accurate Latency Prediction of Deep-Learning Model Inference on Diverse Edge Devices
nn-Meter: Towards Accurate Latency Prediction of Deep-Learning Model Inference on Diverse Edge Devices nn-Meter：精准预测深度学习模型在边缘设备上的推理延迟 nn-Meter：面向多样化边缘设备的深度学习模型精准延迟预测 深度模型端侧推理时间预测系统 nn-Meter Li Lyn
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report(RCNN)
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report(RCNN) 文章目录 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report
论文《PMSC: PatchMatch-Based Superpixel Cut for Accurate Stereo Matching》学习
Abstract (2018 一区)在立体匹配问题中，同时估计一个像素的视差和法向，而不仅仅是视差，也被称为3D标记方法，可以获得更高的亚像素精度。然而，由于参数空间的无限性，在保持全局一致性的同时，给来自连续标签空间R 3的每个像素分配合适的3D标签是极其困难的。本文提出了一种新的基于补丁匹配的超像素切割算法，以更准确地分配图像的三维标签。为了在本地窗口之间实现稳健而精确的立体匹配，我们提出了
Region-based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation----R-CNN论文笔记
一、为什么提出R-CNN 目标检测性能停滞不前，性能最好的集成方法又太复杂，所以作者提出了一个既能大幅提升性能，又更简单的R-CNN。 二、R-CNN的框架 上面的框架图清晰的给出了R-CNN的目标检测流程： 1) 输入测试图像 2) 利用selective search算法在图像中提取2000个左右的region proposal。 3) 将每个region proposal变换
Receptive Field Block Net for Accurate and FastObject Detection
这篇文章主要是模拟人类视觉感受野的一些性质， 设计RFB结构加入SSD， 提升了速度与精度。 上图是人类群体感受野的size和eccentricity(离心率，这里我理解为离心半径）的关系。 可以看到离中心越远， 感受野大小越大，=右图是一个形象的图示。因此自然地， 我们想要设计一个特征提取模块， 模拟人类感受野的这种性质。 作者基于Inception设计了RFB（Receptive F
Accurate prediction of protein contact maps by coupling residual two-dimensional bidirectional long
论文题目：Accurate prediction of protein contact maps by coupling residual two-dimensional bidirectional long short-term memory with convolutional neural networks 下载链接：https://academic.oup.com/bioinformat
【论文精读】ACVNet: Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient Stereo Matching
这是一篇CVPR 2022的文章，基于一种新颖的注意力权重代价体构建方法，设计了一种网络结构，用以立体匹配（视差估计，双目深度估计）。 原文链接：ACVNet 代码链接：https://github.com/gangweiX/ACVNet Abstract 准确的的cost volume表达对stereo matching至关重要。文章提出了一种新的cost volume构建方法，该方法从相关
论文笔记：Accurate Localization using LTE Signaling Data
1 intro 论文提出LTELoc，仅使用信令数据实现精准定位 信令数据已经包含在已在LTE系统中，因此这种方法几乎不需要数据获取成本仅使用TA（时序提前）和RSRP【这里单位是瓦】（参考信号接收功率） TA值对应于信号从手机到达基站所需的时间长度 ——>考虑到光速，它相当于用户设备与基站之间的距离在4G LTE网络中，TA值介于0到63之间，每个步骤代表一个比特周期（大约0.5208μs）的
HEMlets Pose: Learning Part-Centric Heatmap Triplets for Accurate 3D Human Pose Estimation，ICCV 2019
摘要：提出部件-中心-热图 三元组，构建空间体积，再用积分的方式实现端到端训练。 介绍：三个挑战（1）从图像推到3D pose的歧义性问题（2）针对回归问题，已有的方法，没有很好的平衡，人体表示与学习效率的关系（3）室外场景训练数据匮乏。 本文的提出的部件-中心热图三元组，将人体部件周围的体积空间极化，每个部件有两个关节点连接。其实，就是简单的一个2D heatmap的一张热图变成三张热图。
《论文笔记》ORB-SLAM3：An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM》
《ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM》 作者：Carlos Campos∗, Richard Elvira∗, Juan J. Gómez Rodr´ ıguez, José M.M. Montiel and Juan D. Tardós 单位：
【NLP+医学】Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence
Paper From：Nature Medicine 2019 Paper URL：https://www.nature.com/articles/s41591-018-0335-9 主要内容 提出了一套「疾病确认」的计算框架，用于对儿科疾病进行自动化分类。如上图： EHRs: 数据源EHRs（电子健康记录）包括「主属、现病史、各种检验检查报告」；knowledge-based tex
myeclipse中报错：Syntax error on token Invalid Regular Expression Options, no accurate correction avai
1、选中报错的js或文件“jquery.js”。 2、右键选择 MyEclipse-->Exclude From Validation 。 3、再右键选择 MyEclipse-->Run Validation 。 下面是个人的微信公众号，期待您的关注！！！
Downsampled Imaging Geometric Modeling for Accurate CT Reconstruction via Deep Learning
通过深度学习实现精确CT重建的下采样成像几何建模 论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9410296/ 项目地址：https://github.com/hejipro/DSigNet Abstract X射线计算机断层扫描（CT）在临床上被广泛用于通过使用穿透X射线重建活体的断层图像来诊断各种疾病。对于精确的CT图像重建，通常需要辐射衰减过程
Accurate and robust deep learning-bast segmentation MICCAI 2019最佳论文笔记
论文标题 Accurate and robust deep learning-based segmentation of the prostate clinical target volume in ultrasound images 这是2019 MICCAI最佳论文因为是关于超声的文章，而我自己也是做超声图像的，认真读了下从中汲取灵感。 1.文章目的： 文章主要目的是解决超声前列腺体积
3D学习论文参考-ACCURATE EYE PUPIL LOCALIZATION USING HETEROGENEOUS CNN MODELS
以下是该文档的关键内容： 该论文提出了一种使用异构卷积神经网络（CNN）模型的精确眼睛瞳孔定位算法。这种算法可以抵抗光照、图像分辨率和眼镜佩戴等干扰条件，同时具有高准确性。该算法由两部分组成：一是找到近似眼睛区域，二是通过提取每个眼睛区域的语义特征来找到瞳孔位置。该论文还介绍了所提出算法的实验结果，并做出了结论和贡献。这种算法在虚拟现实和增强现实等各种计算机视觉应用中具有重要意义。 可以参考下面的
Fast and accurate object detection in high resolution 4K and 8K video using GPUs 论文笔记
文章目录 一、基本信息二、研究背景三、创新点3.1 概述3.2 详解3.2.1 问题分析3.2.2 Attention pipeline3.2.3 Implementation of the client-server version 四、实验结果五、结论与思考5.1 作者结论5.2 记录该工作的亮点，以及可以改进的地方 参考 一、基本信息 标题：《Fast and accur
37-论文阅读笔记：Diamond Sketch Accurate Per-flow Measurement for Big Streaming Data
论文阅读笔记：Diamond Sketch: Accurate Per-flow Measurement for Big Streaming Data 目录 论文阅读笔记：Diamond Sketch: Accurate Per-flow Measurement for Big Streaming DataAbstractIntroduction1.1 背景和动机1.2 提出的方法1.3
ECCV2022_Point-to-Box Network for Accurate Object Detection via Single Point Supervision 论文阅读
ECCV2022_P2BNet 论文阅读 文章目录 ECCV2022_P2BNet 论文阅读0 Abstract**0-1 MIL:multiple instance learning(多示例学习)** 1 Introduction**1-0 WSOD：weakly supervised object detection（弱监督对象检测）** 2 Contributions**2-0 P2