https://zhuanlan.zhihu.com/p/21318769; 这话和星座一样准，认识的几个常旅客都喜欢带着相机出门 今天就来聊聊选镜头的重要指标之一 MTF，不想看科普的可以直接拖到最后看结论 人眼评价镜头可能会众说纷纭，MTF图提供了一种把镜头质量 量化 的标准方法 在各种镜头页面中都会看到类似这样的图   纵坐标是 MTF 的对比度， 取值 = 拍摄画面 / 实

本文给出一种集合卷积网络和Transformer的架构。提出的尺度感知调制（Scale-Aware Modulation，SAM）包括两个核心新颖模块，捕捉多尺度特征并扩大感受野的多头混合卷积（Multi-head Mixed Convolution，MHMC）模块与允许信息在不同头之间混合的尺度感知聚合模块（Scale-Aware Aggregation，SAA）。另外提出了进化混合网络（Evo

1 研究目的 该文献的研究目的主要是： 探讨一种更为广泛的调制方法，通过设计多个正则化项来优化图像合成过程中的空间控制。论文的大致思想是，在现有的基于数据驱动的图像合成系统基础上，通过引入更复杂的调制策略，实现对文本描述和空间控制更为精确的图像合成。 在研究中，作者发现了以下问题： 现有的文本到图像扩散模型很难在给定密集字幕的情况下合成逼真的图像，并且倾向于省略或混合不同对象的视觉

摘要 我们提出了 焦点调制网络 （简称 FocalNets) ，其中 自注意（ SA ）被 Focal Modulation 替换，这种机制 包括三个组件：（ 1 ）通过 depth-wise Conv 提取分级的上下文信息，同时编码短期和长期依赖；（ 2 ） 门控聚合，基于每个 token 的内容选择性的聚集视觉上下文；（ 3 ）通过点乘或者仿射变换将汇集的信息 注入 query 。大量实验

《Dynamics and Control of Switched Electronic Systems》Jian Sun – Chapter 2 《Pulse-Width Modulation》   说明： 文献中的PWM是作为电控系统中基本控制信号去介绍的，但文中对PWM信号的数学证明是同样适用于通信领域的脉宽调制PDM的，文献中也提到了使用的二重傅里叶展开分析PWM的方法最早应用于通信领域

Scale-Aware Modulation Meet Transformer, ICCV2023 论文：https://arxiv.org/abs/2307.08579 代码：https://github.com/AFeng-x/SMT 解读：ICCV2023 ｜ 当尺度感知调制遇上Transformer，会碰撞出怎样的火花？ - 知乎 (zhihu.com) 摘要 本文提出了一种

论文地址 ：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Yang_Efficient_Video_Object_CVPR_2018_paper.pdf 有代码！ Motivation 本文是semi-supervised的方法。最近有很多方法是在已有标注的视频帧上finetune出结果，所以作者想提出单一forward的网络se