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0.5 逐行扫描（Progressive scan）简介

0.5 逐行扫描简介逐行扫描（Progressive scan）是一种将图像显示在扫描式的显示设备上的方法。逐行扫描常被用在计算机显示器上。逐行扫描按照从左到右，从上到下的顺序扫描图像的所有行。如下图：下图粗略的将逐行扫描与隔行扫描进行了比较，整个图像的上半部分为原始图像，下半部分为经过抗锯齿（一种图像柔化技术，以图像清晰度为代价）后的图像。左侧图像为逐行扫描图像，中间为隔行扫

【博士每天一篇文献-算法】Progressive Neural Networks

阅读时间：2023-12-12 1 介绍年份：2016 作者：Andrei A. Rusu,Neil Rabinowitz,Guillaume Desjardins,DeepMind 研究科学家,也都是EWC(Overcoming catastrophic forgetting in neural networks)算法的共同作者。期刊：未录用，发表于arXiv 引用量：2791 代码：

[阅读笔记15][Orca]Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4

接下来是微软的Orca这篇论文，23年6月挂到了arxiv上。目前利用大模型输出来训练小模型的研究都是在模仿，它们倾向于学习大模型的风格而不是它们的推理过程，这导致这些小模型的质量不高。Orca是一个有13B参数的小模型，它可以学习到LLM的推理过程。这篇论文中GPT-4作为教师模型，ChatGPT作为助教，使用渐进式学习来训练小模型。下图展示了各模型相对于ChatGPT的性能得

加州大学欧文分校英语基础语法专项课程02：Questions, Present Progressive and Future Tenses 学习笔记

Questions, Present Progressive and Future Tenses Course Certificate 本文是学习 Questions, Present Progressive and Future Tenses 这门课的学习笔记，如有侵权，请联系删除。文章目录 Questions, Present Progressive and Futu

AIGC实战——ProGAN(Progressive Growing Generative Adversarial Network)

AIGC实战——ProGAN 0. 前言1. ProGAN2. 渐进式训练3. 其他技术3.1 小批标准差3.2 均等学习率3.3 逐像素归一化 4. 图像生成小结系列链接 0. 前言我们已经学习了使用生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 解决各种图像生成任务。GAN 的模型架构和训练过程具有很高的灵活性，通过改进 GAN

【论文翻译】Progressive Network Grafting for Few-Shot Knowledge Distillation

Progressive Network Grafting for Few-Shot Knowledge Distillation 渐进式网络移植技术在少样本知识提取中的应用论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.04915v2.pdf 代码地址：https://github.com/zju-vipa/NetGraft 摘要 Knowledge distillat

PSENet：Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network ---- 论文翻译

论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.12473 论文解读：https://blog.csdn.net/m0_38007695/article/details/96438264 渐进式扩展网络的形状鲁棒文本检测摘要场景文本检测已经取得了快速进展，特别是随着最近卷积神经网络的发展。但是，仍然存在两个阻碍算法进入工业应用的挑战。一方面，大多数现有技术都需要四边

Progressive Feature Alignment for Unsupervised Domain Adaptation 学习

http://export.arxiv.org/pdf/1811.08585 讲的是通过聚类的方式进行跨域适应，在目标域上进行聚类的时候，是逐渐聚类的。

提高用户体验的图片格式progressive jpeg

目前有两种主流的jpeg图片格式、分别是baseline jpeg 和progressive jpeg。用一张图来看他们的区别： baseline 的刷新是从上到下、一次刷新。 progress 的刷新是分层刷新、先刷新第一层、然后第二层、图片会越来越清晰。今天看到facebook的一篇文章、现在他们是这么处理的、但是在公司内部问了下、目前还不支持这种格式的图片、所以就用不了。不过

JPEG格式详解Baseline、Progressive的区别

文章目录 JPEG的简介压缩质量/压缩比率色彩空间基线和渐进子采样存储选项基线和渐进基线格式渐进格式：子采样4:4:4（无损）4:2:24:2:0 JPEG的简介 JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩格式，它采用有损压缩方法以减小文件大小。在保存JPEG格式的图片时，有一些常见的选项和参数，它们可以影响图像的质

【全局光照GI系统剖析_Enlighten和Progressive Lightmapper_案例分享(附带场景下载链接)_场景】

烘焙预计算前文：续_直接和间接光照这一篇小结：Unity烘焙预计算烘焙前的场景设置1.2.Contribute GI如下图：物体的Static和面板上的Contribute GILightmap的UV模型自带Lightmap的UVUnity 自动展Lightmap的UV 1.3.Meta PassMeta Pass代码如下： 1.4.Light Mode模式

Angular进阶之六：Progressive rendering

简介 Progressive Rendering 是一种提高 Web 应用性能的方法，允许页面在加载过程中逐步呈现，以提高用户体验。在本文中，我们将探讨如何在 Angular 中通过自定义指令实现 Progressive Rendering，特别是处理从服务器获取大量数据的场景。目标通过自定义指令将数据加载设计为异步操作，并在数据加载的同时允许页面逐步渲染，以提高用户对应用的感知

你好啊，Progressive JPEG，十多年后再相见

本文首发: http://blog.csdn.net/madongchunqiu/article/details/52813924 Web之初，渐进式(Progressive)图片还是很常见的，后来就渐渐消失了。现在都流行整块的高清大图，甚至还要上视频。本想说说 Progressive JPEG 在移动端(手机)App上的轮回，但其实App兴盛之初，4G也同时上线了，因此也未见其在移动

论文笔记009:[ECCV2016]A Deep Learning-Based Approach to Progressive Vehicle Re-identification for Urban

摘要在行人重识别(Re-Id)日益受到关注的同时，车辆作为城市视频监控中重要的对象类别，却常常被视觉界所忽视。引出问题现有的车辆重识别方法大多只关注车辆的一般外观，而忽略了车辆的某些独特身份(如车牌)，因此识别效果有限。本文提出了一种新的基于深度学习的渐进式车辆再识别方法PROVID。我们的方法将车辆的Re-Id视为两个特定的渐进式搜索过程:特征空间中的粗到细搜索和现实世界监控环境中

【论文阅读】Progressive Spatio-Temporal Prototype Matching for Text-Video Retrieval

资料链接论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/papers/Li_Progressive_Spatio-Temporal_Prototype_Matching_for_Text-Video_Retrieval_ICCV_2023_paper.pdf 代码链接：https://github.com/imccretrieval/pr

【论文阅读】Progressive Spatio-Temporal Prototype Matching for Text-Video Retrieval

资料链接论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/papers/Li_Progressive_Spatio-Temporal_Prototype_Matching_for_Text-Video_Retrieval_ICCV_2023_paper.pdf 代码链接：https://github.com/imccretrieval/pr

TsingHua：FPT: Improving Prompt Tuning Efficiency via Progressive Training

这篇文章我觉得做的也挺有意思的。是在探究提示学习中渐进式的更新参数比一窝蜂的直接更新参数效果要佳。开头是从比较PT（prompt learning和fine tuning）开始的。为什么PT的收敛速度慢，训练效率低下？因为PT中中可训练的参数大大减少了吧。微调起来不是很容易。（我感觉论文中提到的PT是soft PT），折磨说的：PT prepends a few virtual

CVPR 2019 Progressive Attention Memory Network for Movie Story Question Answering

动机人类具有先天的认知能力，可以从不同的感觉输入中推断出5W和1H的问题，这些问题涉及who，what，when，where，why以及how，在机器上复制这种能力一直是人类的追求。近年来，关于问题回答（QA）的研究已成功地受益于深度神经网络，并显示出对textQA，imageQA，videoQA的显着改进。本文考虑了电影故事QA ，旨在通过观察与时间对齐的视频和字幕后回答有关电影内容

Progressive Co-Attention Network for Fine-grained Visual Classification

一、动机细粒度的视觉分类旨在识别属于同一类别中多个子类别的图像。由于高度混淆的类别之间存在固有的细微差异，因此这是一项具有挑战性的任务。大多数现有方法仅将单个图像作为输入，这可能会限制模型识别来自不同图像的对比线索的能力。在本文中，我们提出了一种有效的方法，称为渐进式共同注意力网络（PCA-Net）来解决这个问题。具体来说，我们通过鼓励同类别图像对内的特征通道之间的互动来计算通道的相似性，以捕

Progressive Transfer Learning 论文研读

目录这个领域未解决的问题：论文试图解决什么问题？这个问题如何解决？有哪些相关研究？本文的主要贡献： The Batch-related Convolutional Cell 参数优化程序：本方法的优越性解释： STUDENT-TEACHER DISTILLATION METHOD 这个领域未解决的问题： person ReID（重识别）近年来引起了学术