低分辨率专题
Upscayl 采用开源人工智能技术，可以增强低分辨率图像的效果。
Upscayl 是一款免费开源的基于 AI 神经网络与深度学习的「图片画质提升 / 超分辨率软件」，可以做到“无损放大图片”，让你轻松将任意分辨率的图片、照片、壁纸放大到高清、超清甚至 4K 水平，大幅提升图片细节表现与清晰度！效果比起 PhotoShop 等传统软件更出色。 主要功能和亮点 根据 MIT 许可免费提供跨平台支持 - Windows、Mac、Linux将图像放大至原始尺寸的
番外篇 | YOLOv5-SPD：用最简单的方式完成低分辨率图像和小目标检测升级
前言：Hello大家好，我是小哥谈。论文提出了一个新的CNN构建模块称为SPD-Conv，用来替换每个步长卷转层和每个池化层（从而完全消除它们）。SPD-Conv由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。本文详细介绍了如何在YOLOv5中引入SPD-Conv，助力助力低分辨率与小目标检测，并且使用修改后的YOLOv5进行目标检测训练与推理。🌈
如何将低分辨率的视频变高清，使用AI工具分辨率画质增强至1080P、4K或者8K（附工具）
环境： Topaz Video AI 5.0 问题描述： 如何将低分辨率的视频变高清，使用AI工具分辨率画质增强至1080P、4K或者8K 原视频 增强1080P 解决方案： 1.打开软件，导入要处理的视频（工具在本文最后附上） 2.右侧选择输出参数 Resolution选择输出方案1080P 60帧 3.最后右下角点击导出 导出期间会自动下载所需要模型 4.处理好效
YOLOv9改进策略：卷积魔改 | SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显
💡💡💡本文改进内容：SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成,特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。 💡💡💡SPD-Conv在多个数据集验证能够暴力涨点，适合急需要涨点的项目 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁
YOLOv9独家原创改进|增加SPD-Conv无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块
专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，主力高效涨点！！！ 一、文章摘要 卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。然而，当图像分辨率较低或物体较小时，它们的性能会灾难性下降。这是由于现有CNN常见的设计体系结构中有缺陷，即使用卷积步长和/或池化层，这导致了细粒度信息的丢失和较低效的特征表示的学习。为此，
YOLOv9改进|增加SPD-Conv无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块
专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，主力高效涨点！！！ 一、文章摘要 卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。然而，当图像分辨率较低或物体较小时，它们的性能会灾难性下降。这是由于现有CNN常见的设计体系结构中有缺陷，即使用卷积步长和/或池化层，这导致了细粒度信息的丢失和较低效的特征表示的学习。为此，
【vue+element ui】大屏自适应中el-select下拉内容在低分辨率下显示不全问题解决
目录 背景 现象 解决方案 背景 最近要把一个1920px*1080px的大屏改成自适应的；最低适配到1028px*720px； 现象 自适应适配改完之后 将电脑屏幕改成1028px*720px分辨率后，下拉显示正常 通过谷歌浏览器设置Toggle device toolbar为1028px*720px分辨率，下拉显示异常 其他页面的下拉框都受到影响 解决
【保姆级教程|YOLOv8改进】【6】快速涨点，SPD-Conv助力低分辨率与小目标检测
《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！ 《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识
掌上单片机实验室 – 低分辨率编码器测速方式完善（24）
一、背景 本以为“掌上单片机实验室”这一主题已告一段落，可最近在测试一批新做的“轮式驱动单元”时，发现原来的测速算法存在问题。 起因是：由于轮式驱动单元的连线较长，PCB体积也小，导致脉冲信号有干扰，加之脉冲周期正好和定时器溢出的周期相近，使得很多产品在测试过程中，PID调速不成功。先是怀疑硬件焊接存在问题，可连接示波器监测脉冲信号后发现，输出的脉冲是正确的，推
SRGAN 使用指南：将低分辨率图像转换为高分辨率图像
SRGAN、ESRGAN、Real-ESRGAN 使用指南 SRGAN网络结构优化目标 ESRGANReal-ESRGAN SRGAN 超分辨率：从低分辨率(LR)图像来估计其对应高分辨率(HR)图像的任务，被称作超分辨率(SR)。 SRGAN 图像超分辨率的深度学习模型，通过生成对抗网络（GAN）的训练，将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 SRGAN 项目代码：
VMware Fusion虚拟机的低分辨率问题
这里写自定义目录标题 VMware Fusion虚拟机的低分辨率问题 最近安装了VMware Fusion，也成功在我的电脑上搞了Win10和Linux系统，但是发现一直修改虚拟机的系统分辨率都无法找到“使眼部舒适的分辨率”，最后找到一种方法可以使虚拟机看的“很舒适”。 解决办法： 1.关闭虚拟机 2.点右上角工具 3.点显示器 4. 勾选Retina
GEE案例——如何进行重采样（分辨率由高分辨率降为低分辨率）以sentinel2为例重采样到1000米
简介： 如何正确的将高分辨率影像降低为低分辨率？ 这里我们使用sentinel2影像数据作为研究，并最终将影像转化为1000米分辨率的影像 聚合像素 要在地球引擎中聚合像素，必须使用 reduceResolution() 函数。有关该函数的更多信息，请参阅《Earth Engine 用户指南》。现在我们来看看如何将人口栅格聚合到较低分辨率的栅格中。首先，我们必须按所需分辨率计算投影参数。投影由
YOLOv7改进：SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显，涨点神器!!!
💡💡💡本文属于原创独家改进：SPD-Conv，优势：处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时性能更优 SPD-Conv | 亲测在多个数据集实现暴力涨点，尤其是小物体检测你值得拥有，强烈推荐，独家首发； 收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松搞定