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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
YOLT(you only look twice): Rapid multi-scale object detection in satellite imagery(中文翻译simrdwn)
摘要 在大片图像中检测小物体是卫星图像分析的主要问题之一。虽然地面图像中的对象检测受益于对新深度学习方法的研究，但将此类技术过渡到高空图像并非易事。挑战之一是每幅图像的绝对像素数量和地理范围：单个 DigitalGlobe 卫星图像包含 > 64 km 2 和超过 2.5 亿像素。另一个挑战是感兴趣的对象很小（通常只有约 10 个像素），这使传统的计算机视觉技术变得复杂。为了解决这些问题，我们提
Rapid Json 可视化 rapidjson.natvis In VS2013
将下面代码复制为utf8 rapidjson.natvis 到 \Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\Common7\Packages\Debugger\Visualizers\ 和其他natvis文件放在一起 就可以在VS2013的c++环境调试中可视化查看rapidjson数据结构 <?xml version="1.0"
Rapid GUI Programming with Python and Qt(1)
Rapid GUI Programming with Python and Qt 用Python和QT快速GUI编程 New to the series: Digital Short Cuts Short Cuts are short, concise, PDF documents designed specifically for busy technical prof
DSVP Dual-Stage Viewpoint Planner for Rapid Exploration by Dynamic Expansion
目录 DSVP整体思路：主要创新点：详细过程：探索阶段：回溯过程其他： 自己的一些问题： DSVP 文章来源: 2021,IROS 类型: 导航算法 阅读日期: December 16, 2021 DSVP Dual-Stage Viewpoint Planner for Rapid Exploration by Dynamic Expansion 整体思路： 本文算法的
2001 Rapid object detection using a boosted cascade of simple features(Paul Viola et al)读后感
一、理论 这篇文章主要有三个贡献： 1、类Harr特征和积分图 2、Adaboost 3、Cascade 同时，我还关注了训练和检测的流程，以及opencv中的实现 二、类Harr特征及数量 下面是引用一篇文章。注意其中的Harr特征可以宽高放缩的。比如2*2的，计算数量的时候也需要包含2*4,2*6，参看图9
路径规划-快速搜索随机树（Rapid-exploration Random Tree）
本节介绍机器人路径规划领域的一个重要的方法，快速搜索随机树法，这种方法在机器人规划领域，尤其是高维环境（机械臂，飞行器）的规划中，占有重要的位置，是基于采样的规划方法的一种。 简介： 快速搜索随机树，就是在环境中随机撒一些点，这些点经过算法运算，最终可以连接起来，变成机器人可以运行的轨迹。 二 算法介绍： 1.基本算法流程 2.算法介绍 x_init-->x_new---->
高速串行总线—Rapid IO
SRIO简介 Rapid IO 是一种高性能、 低引脚数、 基于数据包交换的互连体系结构，是为满足和未来高性能嵌入式系统需求而设计的一种开放式互连技术标准。RapidIO主要应用于嵌入式系统内部互连，支持芯片到芯片、板到板间的通讯，可作为嵌入式设备的背板（Backplane）连接”。 SRIO支持速率 1x2x4x1.25Gbaud1.25Gbaud2.5Gba
运动感知快速视频显著性检测Motion-Aware Rapid Video Saliency Detection
文章《Motion-Aware Rapid Video Saliency Detection》 链接 https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8669851 （吐槽！CSDN什么时候能从文档里直接复制公式，或者智能识别图片中的公式呀，打式子很累耶！） 摘要 本文提出了一种计算效率高、精度高的时空突出目标
论文阅读笔记（1）：A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis
论文题目：A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 论文作者：Laurent Itti, Christof Koch, and Ernst Niebur 论文时间：1998 这篇文章可能已经有很多人阅读过，也有不少人写过关于这篇文章的笔记，但是，我想还是自己多读几遍原文，然后记录下自己的想法才是真正的读
Rapid Design FMX高级插件
Rapid Design FMX高级插件 快速设计组件基本上要求Embarcadero Delphi为用户使用fire monkey高级插件。用户使用它并不困难，因为使用它的基本组件相对容易，而且它被认为是用户友好的。用户可以使用Delphi中提供的最新设计样式创建程序。快速设计组件UX以及图表组件基本上包含在用户的单个软件包中，通过使用FMX的多平台元素以及可用的各种布局，可以快速轻松地创
让Windows 10更适合平板工作环境——休眠分区和Intel Rapid Start Techn
千万别告诉我你还没有听说过SSD（Solid State Drive，固态盘）。如果你还没用SSD，建议入手一块。SSD没有活动部件，节省了机械硬盘磁头等待盘体旋转等待的时间。加上对磁盘IO请求的优化和大缓存，SSD的IOPS不再是HDD的100+，而是达到了几万的级别。 如果你是一个用过很久Windows的用户，就知道Windows从很早就支持所谓的休眠。休眠是指合上笔记本屏幕
论文精翻《A Tandem Learning Rule for Effective Training and Rapid Inference of Deep Spiking Neural ...》
目录 摘要/AbstractI 简介/IntroductionII 通过串联网络学习/Learning Through A Tandem NetworkA 神经元模型/Neuron ModelB 编码和解码方案/Encoding and Decoding SchemesC 作为离散神经表示的脉冲计数/Spike Count as a Discrete Neural Representatio
rapid io 学习之1
好用的学习网站 认真看下面的链接就可以把rapid io 的知识搞明白。 4.Xilinx RapidIO核详解 - lionsde - 博客园 简单的SRIO 介绍和IP界面配置 SRIO学习笔记之SRIO简介与Xilinx SRIO ip核例程详解_月夜博客-CSDN博客_srio 代码解析 学习过程中，主要注意以下内容： rapid io协议不用看，FPGA
Rapid 2D-to-3D conversion——快速2D到3D转换
https://blog.csdn.net/qq_33445835/article/details/80143598 目前想做一个关于2D转3D的项目，由于国内资料比较少而且大部分都是基于国外的研究资料优化而来，所以想翻译翻译国外的论文，强化自己的理解，同时方便他人，英文水平有限，尽量做到“信达雅”的信，争取下达，如有错误，希望大家指正。文末提供论文原文PDF下载。以下为正文。 快速2
Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Feature笔记
Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Feature 摘要积分图像1、什么是Haar特征？2、积分图 2、使用AdaBoost训练数据1、分类2、使用AdaBoost算法 3、级联1、训练级联分类器2、检测器级联讨论 4、实验结果1、图像处理2、扫描检测器3、多检测的整合 5、结论 摘要 本文描述