给NeRF开透视眼!稀疏视角下用X光进行三维重建,9类算法工具包全...

3.提出了一种新型的射线采样策略,名为MLGsampling,可以从X光片上提取出局部和全局的信息。4.搜集了首个大规模的X光三维重建数据集,涵盖医疗、生物、安检、工业领域。同时,我们设计的算法在这个数据集上取得了当前最好效果,在X光新视角合成和CT重建两大任务上比之前的最好方法要高出12.56...

开源图像模型Stable Diffusion入门手册

放大算法中,Latent在许多情况下效果不错,但重绘幅度小于0.5后就不甚理想。ESRGAN_4x、SwinR4x对0.5以下的重绘幅度有较好支持。Hiresstep表示在进行这一步时计算的步数。Denoisingstrength字面翻译是降噪强度,表现为最后生成图片对原始输入图像内容的变化程度。该值越高,放大后图像就比放大前图像差别...

在参加了39场Kaggle比赛之后,有人总结了一份图像分割炼丹的

使用裁剪后的图像训练,并在完整的图像上做预测;在学习速率调整上使用Keras中的ReduceLROnPlateau()方法;冻结除了最后一层以外所有的网络层,并使用Stage1中的1000张图片进行模型微调;开发一个能使标签更加均匀的采样器;使用类别感知采样(classawaresampling)等。评估和交叉验证这部分介绍了k折...

图像分类比赛中,你可以用如下方案举一反三

少数类过采样技术(SMOTE):SMOTE包括对少数类的过采样和多数类的欠采样,从而得到最佳抽样结果。我们对少数(异常)类进行过采样并对多数(正常)类进行欠采样的做法可以得到比仅仅对多数类进行欠采样更好的分类性能(在ROC空间中)。[6]重抽样结果示意图[7]在此用例中,可以证明SMOTE算法的结果更好,因此SMO...

计算机视觉中,究竟有哪些好用的目标跟踪算法(上)

那你可能会想,如果下采样再多一点,复杂度就更低了,但这是以牺牲跟踪精度为代价的,再举个例子,如果图像块面积为200*200,先下采样到100*100,再提取HOG特征,分辨率降到了25*25,这就意味着响应图的分辨率也是25*25,也就是说,响应图每位移1个像素,原始图像中跟踪框要移动8个像素,这样就降低了跟踪精度。在精度...