correction专题
【python】OpenCV——Color Correction
文章目录 cv2.aruco 介绍imutils.perspective.four_point_transform 介绍skimage.exposure.match_histograms 介绍牛刀小试遇到的问题 参考学习来自 OpenCV基础（18）使用 OpenCV 和 Python 进行自动色彩校正 cv2.aruco 介绍 一、cv2.aruco模块概述 cv2
北斗导航 | 高精度GNSS Correction Service国际标准化
================================================ 博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ================================================ 作者：Dr. Rui Hirokaw
Video Semantic Segmentation with Distortion-Aware Feature Correction
Video Semantic Segmentation with Distortion-Aware Feature Correction失真感知特征校正 最近看文献习惯一边看一边用思维导图理一下大概的脉络，分享最近看Video Semantic Segmentation with Distortion-Aware Feature Correction这篇论文时整理的introduction和ex
Woodpecker: Hallucination Correction for Multimodal Large Language Models----啄木鸟：多模态大语言模型的幻觉校正
Abstract 幻觉是笼罩在快速发展的多模态大语言模型（MLLM）上的一个大阴影，指的是生成的文本与图像内容不一致的现象。为了减轻幻觉，现有的研究主要采用指令调整的方式，需要用特定的数据重新训练模型。在本文中，我们开辟了一条不同的道路，引入了一种名为 Woodpecker 的免训练方法。就像啄木鸟治愈树木一样，它从生成的文本中挑选并纠正幻觉。具体来说，啄木鸟由五个阶段组成：关键概念提取、问题制
《Spelling Error Correction with Soft-Masked BERT》阅读记录
《Spelling Error Correction with Soft-Masked BERT》 To be published at ACL 2020. 2020.5.15 链接：https://arxiv.org/abs/2005.07421 摘要 彼时CSC的SOTA方法：在语言表示模型BERT的基础上，在句子的每个位置从候选词列表中选择一个字符进行纠正(包括不纠正)。 但这
《论文阅读》Deep Online Correction for Monocular Visual Odometry
留个笔记自用 Deep Online Correction for Monocular Visual Odometry 做什么 Monocular Visual Odometry单目视觉里程计 相机在运动过程中连续两帧之间会存在overlap，即会同时观测到三维世界中的某些场景以及特征点。而这些场景特征点会投射到2D图片上，通过图片的对齐或者特征的匹配，可以找到前后图片上特点或patch的
【论文阅读笔记】Contrast image correction method
论文小结： 本文是2010年发表出来的一篇文章，提出的方法是一种增强对比度的方法，其基本原理是自适应参数的 ganma 校正。ganma 校正的目标在于同时校正曝光过度和曝光不足区域的图像。 同时，为了防止光晕伪影，使用双边滤波用于指数校正的掩码。 ganma 校正一半的公式如下，本文就是基于此进行的改进。 P i x e l o u t = 255 ∗ ( P i x e l i
定量评估batch correction质量的方法：混合分数
[41] Büttner, M. et al. A test metric for assessing single-cell RNA-seq batch correction. Nat. Methods 16, 43–49 (2019). 被引次数：297 方法介绍与应用来自论文：Matthew Amodio, David Van Dijk, Krishnan
BMW 2015-2020 Odometer Correction Made Easy with Odometer Correction Tool
In the world of automotive industry, BMW has always been synonymous with luxury, performance, and cutting-edge technology. As a proud BMW owner, you may have come across the term “odometer correction”
4K-Resolution Photo Exposure Correction at 125 FPS with ~8K Parameters
MSLTNet开源 | 4K分辨率+125FPS+8K的参数量，怎养才可以拒绝这样的模型呢？ 错误的曝光照片的校正已经被广泛使用深度卷积神经网络或Transformer进行广泛修正。尽管这些方法具有令人鼓舞的表现，但它们通常在高分辨率照片上具有大量的参数数量和沉重的计算浮点运算（FLOPs）。 在本文中，作者提出了一个极轻量级（仅有约8K参数）的多尺度线性变换（MSLT）网络，该网络采用多层感
论文慢递2：PLOME: Pre-training with Misspelled Knowledge for Chinese Spelling Correction
目录 abstract方法模型结构基于混淆集的掩码策略嵌入层Encoder层Output层训练方法finetune abstract 将拼写错误知识加入到预训练掩码语言模型，使用修正混淆集来代替预测掩码，加入语音级和字形级信息来辅助模型学习纠错； 方法 模型结构 将拼音与笔画加入embedding层辅助 基于混淆集的掩码策略 相较于bert直接MASK，采用混淆
LSC(Lens Shade Correction)------镜头阴影校正
由于相机在成像距离较远时，随着视场角慢慢增大，能够通过照相机镜头的斜光束将慢慢减少，从而使得获得的图像中间比较亮，边缘比较暗，这个现象就是光学系统中的渐晕。由于渐晕现象带来的图像亮度不均会影响后续处理的准确性。因此从图像传感器输出的数字信号必须先经过镜头矫正功能块来消除渐晕给图像带来的影响。同时由于对于不同波长的光线透镜的折射率并不相同，因此在图像边缘的地方，其R、G、B的值也会出现偏差，导致CA
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！！！
Contrast Enhancement of Brightness-Distorted Images by Improved Adaptive Gamma Correction
Abstract 作为一种有效的图像对比度增强(CE)工具，自适应伽马校正(AGC)曾被提出，方法是将伽马参数与图像内像素灰度水平的累积分布函数(CDF)联系起来。ACG可以很好地处理大多数暗图像，但不能处理全局明亮图像和具有局部明亮区域的暗图像。这两类亮度扭曲的图像在现实场景中是普遍存在的，如曝光不当和白色物体区域。为了减少这些缺陷，我们提出了一种改进的AGC算法。采用新的负图像策略来实现明亮
The Devil is in the Labels: Noisy Label Correction forRobust Scene Graph Generation阅读笔记
注：标注、标签、关系的意思相同，指都是的主语宾语间的谓词，样本指 三元组 标题分析 The Devil is inthe Labels：模仿俚语“TheDevil is in the details”概括本文的研究重点：标签。 Noisy LabelCorrection：论文方法，对噪声标签进行修正。 for Robust SceneGraph Generation：论文任务，生成更鲁棒的场景图
数字图像处理100问—24 伽玛校正（Gamma Correction）
提示：内容整理自：https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen CV小白从0开始学数字图像处理 24 伽玛校正（Gamma Correction） 这里是一篇写伽马校正比较好的文章 对imori_gamma.jpg进行伽马校正（c=1,g=2.2）！ 伽马校正用来对照相机等电子设备传感器的非线性光电转换特性进行校正。如果图像原样显示在显
CVPR 2018：Image Correction via Deep Reciprocating HDR Transformation -- 论文笔记
CVPR 2018： Image Correction via Deep Reciprocating HDR Transformation 来自大连理工大学，香港城市大学和腾讯AI lab。 论文下载： https://arxiv.org/abs/1804.04371 论文根据相机成像的过程，提出了往复式HDR的思想，用于恢复过曝光或欠曝光图像在图像恢复(image correction)过程
论文阅读笔记------Image Correction via Deep Reciprocating HDR Transformation（DRHT）
Yang X, Xu K, Song Y, et al. Image correction via deep reciprocating hdr transformation[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 1798-1807. 代码：https://
论文解读：A tree-structure analysis network on handwritten Chinese character error correction
摘要：现有的手写体汉字研究主要是基于识别网络，旨在解决汉字结构复杂、数量众多的特点。在本文中，我们从纠错的角度来研究汉字，即诊断手写字符的对错，并在错误分析中提供反馈。对于这个手写汉字纠错任务，我们首次通过统一评估指标和数据分割来定义基准。我们设计了一个包括分解、判断和校正阶段的诊断系统。具体而言，基于将汉字建模为树状布局，提出了一种新的树状结构分析网络（TAN），该网络主要由基于CNN的编码器和
Exposure Normalization and Compensation for Multiple-Exposure Correction 论文阅读笔记
这是CVPR2022的一篇曝光校正的文章，是中科大的。一作作者按同样的思路（现有方法加一个自己设计的即插即用模块以提高性能的思路）在CVPR2023也发了一篇文章，名字是Learning Sample Relationship for Exposure Correction。 文章的动机是，多曝光图像中，过曝和欠曝的图片的调整方向是相反的，给训练带来了问题（和CVPR2023那篇的动机是一