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...
2024年6月19日 - 网易
因此,RGBNeRF在采射线时通常会使用随机的方式在图像上采集一批像素点,如图5(a)中的蓝色像素所示,每一个像素点对应一条射线。然而这种射线采样的策略并不适用于X光图片,因为X光片有着较大的空间稀疏性。如果随机采样的话,可能有一些采样点不落在成像区域,如图5(a)中的像素点。为了解决这个问...
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开源图像模型Stable Diffusion入门手册
2023年4月11日 - 腾讯新闻
SamplingSteps(采样步数)StableDiffusion的工作方式是从以随机高斯噪声起步,向符合提示的图像一步步降噪接近。随着步数增多,可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减,取决于采样器。一般开到20~30。不同采样步数与采样器之间的关系:CFGScale(提示词相...
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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
2020年5月1日 - 澎湃新闻
使用基于图像块的输入进行训练,以减少训练时间;加载数据时,用cudf替换Pandas;确保所有图像保持相同的方向;使用OpenCV对所有常规图像进行预处理;采用自主学习并手动添加注释;将所有图像调整成相同的分辨率,以便将相同的模型用于不同厚度的扫描等。数据增强数据增强能够使网络具有更复杂的表征能力,从而减小网...
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图像分类比赛中,你可以用如下方案举一反三
2018年6月28日 - 雷锋网
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...
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