尺度专题
YOLOv8改进 | SPPF | 具有多尺度带孔卷积层的ASPP【CVPR2018】
💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 专栏目录 ：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有40+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转 Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) 是一种在深度学习框架中用于语义分割的网络结构，它旨
【智能算法应用】基于粒子群算法的多尺度Retinex图像去雾方法
目录 1.算法原理2.粒子群算法的多尺度Retinex图像去雾方法3.结果展示4.参考文献5.代码获取 1.算法原理 【智能算法】粒子群算法（PSO）原理及实现 多尺度Retinex算法 在Retinex算法中，雾化图像的形成可以总结为入射光和反射光的乘积: I ( x , y ) = L ( x , y ) × R ( x , y ) (1) I(x,y)=L(x,
利用python进行批量TIF转NC并进行像元尺度的MK检验
批量TIF转NC并进行MK检验 这里主要记录一个批量进行tif文件转nc，并且将长序列数据进行mk检验的python代码。有问题随时联系：jia5678912。 import osimport numpy as npimport xarray as xrfrom osgeo import gdal, osrdef Search_File(dirname,suffix):'''This f
如何选择加噪使用的噪声尺度：超参数（alpha，beta）噪声尺度的设定
如何选择加噪使用的噪声尺度：超参数（alpha，beta）噪声尺度的设定【论文精读】 论文：Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations 地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.13456 讲解视频 B站视频：如何选择加噪使用的噪声尺度：超参数（a
【SWH】陆地生态系统蒸散模拟理论、蒸散估算、站点及区域尺度模拟
蒸散（又称蒸散发）估算是开展水资源管理、洪水预报、海绵城市成效评估、农业节水灌溉、水源涵养评估、生态需水评估等应用实践过程的关键环节，因此准确计算和模拟地表蒸散显得尤为重要。与此同时，蒸散也是陆地表层最重要的水循环过程之一，与区域与全球能量收支，生态系统碳收支密切关联。因此预测与评估地表蒸散的大小与时空变化是气候科学、水文学、生态学领域的重点。目前地表蒸散估算的方法多样，但有的过于简单，机理性与准
利用SuperGlue算法实现跨尺度金字塔特征点的高效匹配（含py代码）
在计算机视觉领域，特征点匹配是一个基础而关键的任务，广泛应用于图像拼接、三维重建、目标跟踪等方向。传统的特征点匹配方法通常基于相同尺度下提取的特征进行匹配，然而在实际场景中，由于成像距离、分辨率等因素的差异，待匹配图像间存在显著的尺度变化，直接利用原始尺度的特征难以获得理想的匹配效果。为了克服这一难题，构建图像金字塔并在不同层级进行特征提取和匹配成为一种行之有效的策略。本文将给出如
多尺度图片滑动窗口输出
简介 上一篇我们介绍了图片Gaussian pyramid（一、二）图片不压缩的情况下，重新resize到不同大小，这样做的目的是为这一节做准备，即利用滑动窗口圈住图片的文字信息内容等，例如车牌的获取。 '''Created on 2017年8月19日@author: XT'''# import the necessary packagesimport helpersimport a
时间序列新范式！多尺度+时间序列，刷爆多项SOTA
当我们面对复杂模式和多变周期的应用场景（比如金融市场分析）时，采用多尺度时间序列来做分析和预测是个更好的选择。 这是因为：传统时序方法通常只用固定时间窗口来提取信息，难以适应不同时间尺度上的模式变化。但多尺度时间序列通过调整时间分辨率和距离，不仅能捕捉到时序的局部细节，还能把握其长期趋势和周期性变化。这就大大提升了模型对新数据集的适应性和不同应用场景迁移能力，让我们能够实现更精确的时间序列预测。
基于多尺度相关小波分解的单幅图像去雾和去噪方法（MATLAB）
小波变换具有优美的数学背景和强大的多分辨率分析能力。它集成和发展了短时傅里叶变换的思想并克服了其时间窗口不可变的缺点。小波变换通过使用具有局部感受野和多尺度的基函数。形成了同时具有局部和全局性质的信号表征。与DCT等全局变换相比，小波变换可以防止局部高频信息扩散到整个变换域，因而处理信号中的局部非平滑特征时更加高效。然而，由于前文所述的原因。传统小波变换在处理具有复杂特征的自然图像时不够高效。为了
自适应感兴趣区域的级联多尺度残差注意力CNN用于自动脑肿瘤分割| 文献速递-深度学习肿瘤自动分割
Title 题目 Cascade multiscale residual attention CNNs with adaptive ROI for automatic brain tumor segmentation 自适应感兴趣区域的级联多尺度残差注意力CNN用于自动脑肿瘤分割 01 文献速递介绍 脑肿瘤是大脑细胞异常和不受控制的增长，被认为是神经系统中最具威胁性的疾病之一。
易康001：易康多尺度分割结果异常
前言 易康是一种在遥感领域常用的数据处理软件，它主要是用于面向对象的分类，涵盖了分割、模糊分类、监督分类等流程。但是在进行多尺度分割时，往往会遇到一些问题，例如下面图片所示： 1 多尺度分割问题 这种问题一般是数据存在问题，需要通过查看数据，对数据进行转换，即可得到如下图所示的分割结果。 后记 大家如果有地信遥感方面的问题需要请教或者有项目需要合作，可以在闲 鱼软件的用户中搜索：遥
多尺度目标检测调研（-2019.10）
本文是大概花费1个月时间做的目标检测调研报告，其中有些论文总结是基于个人理解从网上摘录，论文的细节还需找到原始paper阅读。可作为一个目标检测领域研究情况的快速浏览，仅供参考。 目录 多尺度目标检测概况 目标检测常用数据集 目标检测经典论文 基于深度学习检测方法的总结 Anchor方面的改进 Loss方面的改进 NMS -后处理上的优化 其它方法 个人总结 多尺
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的交通场景多尺度目标检测算法研究与应用（下）
目录 3.2 基于空洞卷积的特征融合模块设计 3.3 改进k-means聚类算法的anchor尺寸优化设计
YOLO自研模块：多尺度轻量化卷积模块
目录 一、原理 二、代码 三、配置文件 一、原理 不同大小的卷积核，提取目标特征的特征尺度不同，所以通过使用不同大小卷积核的卷积来提取特征就可以保证获取到目标的多尺度特征。 借鉴YOLOv8中，将通道数进行划分的操作，在卷积的输入过程中为了减小参数量，将输入通道数一分为二，一部分保持不变，另一部分进行特征提取
SppNet 多尺度训练
SppNet 多尺度训练 原理网上非常多了，这里不再赘述。 感觉我看了很多博客，对我帮助较大的两个是： https://blog.csdn.net/qq_42052229/article/details/90446073 https://zhuanlan.zhihu.com/p/42732128 使用过程中的重点总结： 1、网络目的确实是解决input的图像size大
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于多尺度特征融合的水下小目标检测方法研究（下）
目录 2.4 基于两阶段的Faster R-CNN目标检测算法 2.5 目标检测数据集和评价标准
ICLR 2024 | FTS-Diffusion: 用于合成具有不规则和尺度不变模式的金融时间序列的生成框架
ICLR 2024 | FTS-Diffusion: 用于合成具有不规则和尺度不变模式的金融时间序列的生成框架 原创 QuantML QuantML 2024-04-17 09:53 上海 Content 本文提出了一个名为FTS-Diffusion的新颖生成框架，用于模拟金融时间序列中的不规则和尺度不变模式。这些模式由于其独特的时间动态特性（即模式在持续时间和幅度上的变化重复）而难以用
YOLTV8 — 大尺度图像目标检测框架（欢迎star）
YOLTV8 — 大尺度图像目标检测框架【ABCnutter/YOLTV8: 🚀】 针对大尺度图像（如遥感影像、大尺度工业检测图像等），由于设备的限制，无法利用图像直接进行模型训练。将图像裁剪至小尺度进行训练，再将训练结果进行还原拼接是解决该问题的普遍思路。YOLT项目（[1805.09512] You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Det
报名 | 面向智慧城市的人本尺度城市形态：理论、方法与实践讲座
国家新型城镇化规划呼吁以人为本的城镇化，“城市发展是一个自然历史过程，有其自身规律要把握发展规律，推动以人为核心的新型城镇化”。在城市品质、活力和设计被不断重视的背景下，一系列新的数据环境、技术及方法提供和构建了细致研究城市形态的新途径。在此背景下，提出人本尺度的城市形态（human-scale urban form）这一概念，将其定义为人可以看得见、摸得着、感受得到的城市形态，是对
Rust教程 – 学习天文图像的多尺度处理
最近，人们投入了大量精力开发新颖的图像处理技术。其中许多技术都源自于傅里叶和小波变换等数字信号处理方法。 这些技术不仅使得各种图像处理技术如降噪、锐化和动态范围扩展成为可能，而且还使得计算机视觉中使用的许多技术如边缘检测、目标检测等成为可能。 多尺度分析是相对较新的技术之一，已经在广泛的应用中得到采用，特别是在天文图像和数据处理应用中。这种基于小波变换的技术允许我们将数据分解为多个信号，所有这
芒果YOLOv7改进96：检测头篇DynamicHead动态检测头：即插即用｜DynamicHead检测头，尺度感知、空间感知、任务感知
该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv7深度改进教程 该创新点：在原始的Dynamic Head的基础上，对核心部位进行了二次的改进，在 原论文 《尺度感知、空间感知、任务感知》 的基础上，在 通道感知 的层级上进行了增强，关注每个像素点的比重。 在自己的数据集上改进，有效涨点就可以直接当作自己论文里面的《深度创新点》 应读者要求，新增一篇DynamicHead检测头改进
YOLOV8注意力改进方法：DilateFormer多尺度空洞 Transformer（附改进代码）
原论文地址：原论文下载地址 即插即用的多尺度全局注意力机制 本文提出了一种新颖的多尺度空洞 Transformer，简称DilateFormer，以用于视觉识别任务。原有的 ViT 模型在计算复杂性和感受野大小之间的权衡上存在矛盾。众所周知，ViT 模型使用全局注意力机制，能够在任意图像块之间建立长远距离上下文依赖关系，但是全局感受野带来的是平方级别的计算代价。同时，有些研究表明，在浅层特征上
注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加多尺度全局注意力机制DilateFormer（MSDA）| 即插即用
前言：Hello大家好，我是小哥谈。多尺度全局注意力机制DilateFormer是一种用图像识别任务的深度学习模型。它是在Transformer模型的基础上进行改进的，旨在提高模型对图像中不同尺度信息的感知能力。DilateFormer引入了多尺度卷积和全局注意力机制来实现多尺度感知。具体来说，它使用了一系列不同尺度的卷积核对输入图像进行卷积操作，从而捕捉到不同尺度下的特征信息。这样可以使得
多尺度变换（Multidimensional Scaling ，MDS）详解
一、基本思想 MDS（Multidimensional Scaling ，MDS多维尺度变换）是一种经典的降维算法，其基本思想是通过保持数据点之间的距离关系，将高维数据映射到低维空间中。 具体来说，MDS算法的基本步骤如下： 1、构建距离矩阵：首先，我们需要计算原始空间中数据点之间的距离。常用的距离度量方法包括欧几里得距离、Minkowski距离等。通过计算每对数据点之间
【C脚本】计算PCM的DBFS（分贝全尺度）
DBFS是分贝全尺度（Decibels Full Scale）的缩写，是一种用于衡量音频信号强度的单位。DBFS是相对于数字音频的最大可能幅度而言的，它的取值范围通常是从0到-∞。在DBFS中，0表示音频信号的最大幅度，-∞表示完全没有信号。 计算一个24bit、大端PCM样本的DBFS #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <m
FMR-NET:用于弱光图像增强的快速多尺度残差网络（已更新三类预训练模型）
之前上传的代码存在一定问题，目前已重新更新并上传了三类新的预训练模型供大家使用 paper Github CSDN下载 动机： 不按摘要来形式来写，本文的动机在于一个，减少模型参数量，加快运行速度，以及取得还不错的效果。因此，就存在两个方面的技术问题：第一，如何降低参数量；第二，如何降低内存访问的次数(这个观点从FasterNET就可以看出，很多文章也在提这个点)；第三，如何