images专题

实时语义分割--ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images

github代码:https://github.com/hszhao/ICNet 语义分割算法精度和速度对比: 由图可以看出,ResNet38,PSPNet,DUC精度虽然较高,但是无法速度相对较慢,无法达到实时,ENet速度较快,但精度较低,而本文算法既可以达到实时,精度也相对较高. Speed Analysis PSPNet50的处理不同大小的输入图像所需时间: 图中,sta

Segment anything in medical images

原文：Segment anything in medical images 作者：Jun Ma, YutingHe, FeifeiLi, Lin Han, Chenyu You, Bo Wang 作者单位：The University of Toronto，University Health Network 期刊/会议：2024th nature communications 引用格式：M

imx6 android6.0几个快速编译images指令

Android比较重要的image： 0.make update-api //修改framework公共api后，更新api 1.make bootimage – boot.img 2.make systemimage – system.img (这个system.img 是从 out/target/product/xxxx/system 制作打包的) 3.make us

CVPR2017《Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments》阅读笔记

前言本文是对CVPR2017《Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments》论文的简要介绍和细节分析。该论文是华中科大白翔组的工作，主要针对自然场景下文本检测模型由char-level到word-level和line-level的检测。关键词：SSD、Segment、Link、Scene Text Detectio

【文字识别】UnrealText: Synthesizing Realistic Scene Text Images from the Unreal World论文阅读

类别：文本合成来源： CVPR2020，旷视 code： https://jyouhou.github.io/UnrealText/ 摘要：合成数据是训练场景文本检测和识别模型的关键工具。一方面，在场景文本识别器的训练中，合成词图像已被证明是真实图像的成功替代品。然而，另一方面，场景文本检测器仍然严重依赖于大量手工注释的真实世界图像，这是非常昂贵的。在本文中，我们介绍了一种有效的图像合成方法

3D 论文阅读SDF-SRN: Learning Signed Distance 3D Object Reconstruction from Static Images

浏览SDF-SRN: Learning Signed Distance 3D Object Reconstruction from Static Images 在解决什么问题？面临的困难本文的方法Signed distance functionsRendering Implicit 3D Surfaces（I donot care）在解决什么问题？如何从单幅图像（仅仅利用轮

Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images（人工合成带有文本的图片）

https://github.com/JarveeLee/SynthText_Chinese_version 1.解决python3的pickle.load错误：a bytes-like object is required, not 'str' 经过几番查找，发现是Python3和Python2的字符串兼容问题，因为数据文件是在Python2下序列化的，所以使用Python3读取时，需要将‘

Deep Neural Networks are Easily Fooled:High Confidence Predictions for Unrecognizable Images

在卷积神经网络如日中天的现在，重要会议上的论文自然成了广大学者研究的对象。苦苦寻觅，然而并不能搜到“大家们”对论文的见解。痛定思痛，决定对自己看过的论文写点小感。只是个人看法，如有瑕疵，欢迎指正。一是为了督促自己看论文要仔细认真，二是希望有人指正自己的错误。 Abstract 深度神经网络（DNNs）在各种模式识别任务中取得了一定的成就，其中最显著的是视觉分类问题。鉴于，

Android之提示MIME type application/octet-stream cannot be inserted into **/images expected

1、问题在三星手机(Androd10.0)我需要把图片插入系统图库，错误提示如下 AndroidRuntime: java.lang.RuntimeException: Unable to start activity ComponentInfo{com.appsinnova.android.keepdrop/com.appsinnova.android.keepdrop.account.A

【深度学习实战—7】：基于Pytorch的多标签图像分类-Fashion-Product-Images

✨博客主页：王乐予🎈 ✨年轻人要：Living for the moment（活在当下）！💪 🏆推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录 😺一、数据集介绍😺二、工程文件夹目录😺三、option.py😺四、split_data.py😺五、dataset.py😺六、model.py😺七、utils.py😺八、train.py😺九

train-images-idx3-ubyte（mnist数据集）二进制格式

Fitting Parameterized Three-Dimensional Models to Images

摘要基于模型的识别和运动跟踪依赖于解决投影和模型参数，使其最佳适应匹配的2D图像特征的3D模型的能力。本文将当前的参数求解方法扩展到处理具有任意曲面和任意数量的内部参数（表示关节、可变尺寸或表面变形）的对象。开发了数值稳定化方法，考虑了图像测量中固有的不准确性，并允许在匹配数小于未知参数数时确定有用的解决方案。使用Levenberg-Marquardt方法始终确保解决方案的收敛性。这些技术

Docker搜索镜像（images）

docker搜索镜像命令：docker search 镜像名

Openwrt：编译固件提示[mktplinkfw] error: images are too big 错误

在编译mr3420的固件时，添加了luci、jamvm，但是最终编译的固件“openwrt-ar71xx-generic-tl-mr3420-v1-squashfs-factory.bin”的大小仅仅只有3.1MB，为何会如此小巧，心生疑惑下把该固件烧录到路由中，发现luci和java虚拟机都没有添加上去，然后才发现是固件生成失败了。提示如下： /bin/ar71xx/openwrt-ar71

[深度学习论文笔记]Temporal Localization of Fine-Grained Actions in Videos by Domain Transfer from Web Images

[ACM MM 15] Temporal Localization of Fine-Grained Actions in Videos by Domain Transfer from Web Images Chen Sun, Sanketh Shettyy, Rahul Sukthankary and Ram Nevatia from USC & Google paper link Moti

Open Images数据集解析----下载Open Images V4指定的类别数据

1.下载Open Images的注释文件注释文件如下： Class Names: class-descriptions-boxable.csv 数据集内部使用的类名到人类可理解名称的对应 Boxes: train-annotations-bbox.csv 训练图像中对象实例的边框注释

Fast Bilateral Filteringfor the Display of High-Dynamic-Range Images

1 Title Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images(Fr´edo Durand and Julie Dorsey)【SIGGRAPH '02】 2 Conclusion This paper presents a new technique for the

Llama images - 记录我看到的那些羊驼

来自： DREAM: Distributed RAG Experimentation Framework

docker images本地迁移

不通过docker registry，将A机器上的docker image共享给其他机器，即docker镜像本地迁移。方案也很简单：使用docker的save 和 load命令，具体步骤如下 1.在A机器上列出所有的docker image，并找到你要保存的image名 sudo docker images 1 2.在A机器上使用docker save命令，保存image为tar文件 s

YOLC: You Only Look Clusters for Tiny Object Detection in Aerial Images

摘要由于以下因素，从航拍图像中检测物体面临着重大挑战：1）航拍图像通常具有非常大的尺寸，通常有数百万甚至数亿像素，而计算资源有限。2）物体尺寸较小导致有效信息不足，无法进行有效检测。3）物体分布不均匀导致计算资源浪费。为了解决这些问题，我们提出YOLC（You Only Look Clusters），一种基于无锚点目标检测器CenterNet的高效且有效的框架。为了克服大规模图像和非均匀物体分

小白的论文学习笔记《Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild》

这篇论文用百度翻译出来中文题目就是：从野外图像中无监督学习可能对称的可变形三维物体。我本科是学机械的，然后现在研一转成了视觉方向，这也算是我第一次读三维视觉的文章，现在基础知识非常薄弱，所以有许多地方可能会有问题还希望各位能批评指正。这篇文章主要写的是：从一幅图像中重建可变形物体实例的3D姿态、形状、反照率和光照，具有极佳的保真度。文章提出了一种在没有外部监督的情况下，从原始单视角图像中学

图像入门处理4(How to get the scaling ratio between different kinds of images)

just prepare for images fusion and registration ! attachments for some people who need link1 图像处理入门 3

create new Android Virtual Device: no system images installed for this target

当运行Android程序时,弹出提示: no Android Virtual Device,当你create new Android Virtual Device时,错误提示:no system images installed for this target. 这是eclipse的一个Bug,它没有找到安装的sdk/system-images/android-22目录下的system imag

Open Images V7 数据集介绍

1、简介官网：Open Images V7 - Description Open Images是由谷歌发布的一个开源图片数据集，在2022年10月份发布了最新的V7版本。这个版本的数据集包含了900多万张图片，都有类别标记。其中190多万张图片有非常精细的标注：bounding boxes, object segmentations, visual relationships, locali

Cascaded Zoom-in Detector for High ResolutionAerial Images

代码地址 https://github.com/akhilpm/dronedetectron2 摘要密集裁剪是一种广泛使用的方法来改进这种小物体检测，其中以高分辨率提取和处理拥挤的小物体区域。然而，这通常是通过添加其他可学习的组件来实现的，从而使标准检测过程中的训练和推理变得复杂。本文中，我们提出了一种高效的级联放大（CZ ）检测器，该检测器将检测器本身重新用于密度引导的训练和推理

springboot网站开发-诡异的static/images读取故障

springboot网站开发-诡异的static/images读取故障!我在本地环境测试代码，一切正常。可以读取到该路径下的图片模板，正常生成图片存储在本地D盘下面的文件夹。但是改成服务器linux环境后就不行了。打包发布后，死活读取不到图片模板。这个故障困扰了我很久。4天的时间，经过反复的观察日志文件。发现问题根源不在于字体，也不在于权限大小。根源就是因为读取不到模板图片！那么，