【五号雷达-数据快讯】HyperGlobal-450K 大规模高光谱图像数据集
HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建,是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像,规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像,远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像,包括来自地球观测一号(EO-1)Hyperion和高分五号(GF...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
图像生成:可以用于图像生成,例如生成逼真的图像、图像风格转换、图像超分辨率等。视频分析:可以用于视频分析,例如动作识别、行为识别、视频内容理解等。医学图像分析:可以用于医学图像分析,例如病理图像识别、肺部结节检测、疾病预测等。五、优缺点CNN的优点:局部感知性:CNN通过卷积操作可以捕捉输入数据的局部空间关系,...
清华团队在医学影像的图像超分辨研究中取得新进展
为了应对这些挑战,清华大学深圳国际研究生院数据与信息研究院、清华-伯克利深圳学院关迅助理教授团队提出了一种名为DOVE(DoodledVesselEnhancement)涂鸦血管数据集增强的方法,利用手绘的涂鸦训练光声血管造影超分辨率模型(图1为原理图)。该研究基于仅包含32张真实光声血管造影图像的训练数据集,首先构建一个扩散模型,将...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
近期,由初创公司A-AlphaBio发布的AlphaSeq数据集,可能成为这一领域的新里程碑。AlphaSeq是全球最大的PPI数据集,包含超过7.5亿条测量数据,为研究人员提供了丰富的资源,用于更精确地预测和设计蛋白质。通过这一数据集训练的AlphaBind模型,能够预测具有不同结合特性的蛋白质序列,从而为药物开发和蛋白质设计提供支持。...
清华团队提出“智能体医院”:医生智能体可实现自我进化|大模型周报
2.清华、智谱AI团队推出无限超分辨率模型Inf-DiT近年来,扩散模型在图像生成方面表现出了卓越的性能。然而,由于在生成超高分辨率图像(如4096*4096)的过程中内存会二次增加,生成图像的分辨率往往被限制在1024*1024。在这项工作中,来自清华和智谱AI的研究团队提出了一种单向块(unidirectionalblock)注意力机制,...
二次元专用超分AI模型APISR:在线可用,入选CVPR
面向动漫制作的图像超分辨率（APISR）数据集该团队提出了APISR数据集，这里简单介绍一下其收集整理方法(www.e993.com)2024年11月14日。该方法利用了动漫视频的特点（见图2），可以从视频中选出被压缩最少且信息最丰富的帧。基于I帧的图像收集：视频压缩涉及到视频质量和数据规模的权衡。而现在视频压缩的标准有很多，每一种都有各自的...
每周编辑精选|免费使用 Sora 平替、在线运行 Python 基础教程
直接使用：httpsmy5353/304688.NAIP-S2美国超分遥感数据集NAIP-S2是艾伦人工智能研究所发布的一个超分辨率遥感数据集，包含了美国大陆地区的NAIP和Sentinel-2成对影像。该数据集在遥感科学领域具有广泛应用，特别是在地表监测、资源管理和环境变化评估等方面，提供了高精度的数据支持。直接使用：...
CV最新论文|2月22日 arXiv更新论文合集
通过使用来自Sentinel-2和Landsat-8的影像作为数据集来评估该模型对各种应用和用户场景的灵活性。可以使用以下github链接中的材料复制此基准测试：\url{thishttpsURL\_segmentation\_comparative}。6、ScenePriorFilteringforDepthMapSuper-Resolution深度图超分辨率的场景先验滤波摘要：多模态融合...
扩散+超分辨率模型强强联合,谷歌图像生成器Imagen背后的技术
由于图像生成器或基础模型输出一个小的64x64图像,为了将这一模型上采样到最终的1024x1024版本,使用超分辨率模型智能地对图像进行上采样。对于超分辨率模型,Imagen再次使用了扩散模型。整体流程与基础模型基本相同,除了仅仅基于字幕编码调整外,还以正在上采样的更小图像来调整。整个过程的可视化图如下所示:...
深度| 2017 CV 技术报告之图像分割、超分辨率和动作识别
使用了生成对抗网络之后,系统达到了目前超分辨率技术的最先进水平:SRGAN[71]使用了一个判别网络,它可以区分经过超分辨率处理的图像与原始照片图像的区别。借助这个网络,系统可以为大量公开数据集上的采样图像提供和照片一样真实的纹理特征。尽管从峰值信噪比(PSNR)标准来看SRResNet的表现最佳,但是就画质而言,SRGAN...