我个人理解通道代表的是图像Patch的语义信息,而Embedding Space则是一个聚类或者说指定采样的过程,有点类似显示世界的颜色是一个连续值,我们却人为定义三个向量RGB,每个向量长度为256(以8位图像为例),比如我们看到一个红色,我们会去这个8位RGB空间去做匹配,最终我们将红色这个概念转化为[255,0,0]这样一个向量。这...
埃尔金斯在《图像的领域》中对图像范围和研究方式进行了革命性的推动,他把视野放远到“非艺术”的图像,其中包括科学技术、商业、医学、音乐、考古等领域。埃尔金斯断言,这些图像与任何规范的传统图像如绘画、摄影、雕塑等艺术品一样,具有异常丰富视觉资源和值得研究的潜力,而且与人们对这些图像习惯上的认识相反,它们具有...
比如大名鼎鼎的CycleGAN， 几乎可以实现一种你自定义的“图像翻译” 功能，而且你不用做标注哦， 拿出冬...
11. 投影图像重建: 比如断层成像原理、投影和兰登变换、傅里叶切片等原理。 第六章 彩色图像处理 彩色基础 彩色模型: 包括RGB、CMY(K)、HIS、Lab等模型。 伪彩色图像处理。 全色图像处理基础。 彩色变换。 彩色图像模糊和锐化。 使用彩色进行图像分割 彩色图像中的噪音 彩色图像压缩。 第七章 小波和其他图像变换...
图像领域⼀些基本概念 1. 超分辨率：image super-resolution：基于多张低分辨率的图⽚（同⼀物体多帧采样），重建⼀张⾼分辨率的图⽚。2. 相机姿态估计：寻找最优相机外参（姿态）3. 相机标定：最优相机外参及内参 4. 图像配准：将两幅图转换到相同的坐标系下对齐 5. 亚像素：像素点很好理解，亚像素...
图像领域一些基本概念 超分辨率:image super-resolution:基于多张低分辨率的图片(同一物体多帧采样),重建一张高分辨率的图片。 相机姿态估计:寻找最优相机外参(姿态) 相机标定:最优相机外参及内参 图像配准:将两幅图转换到相同的坐标系下对齐 亚像素:像素点很好理解,亚像素就是处在像素点间距中的虚拟像素位置点,就...
一、深度学习算法在图像识别领域的应用 图像分类 深度学习算法在图像分类方面表现出色。例如，谷歌公司提出的ResNet模型，通过堆叠多个卷积层和池化层来构建深层神经网络，从而提高了图像分类的准确率。此外，还有一种名为Inception模型的深度学习算法，它采用了多分支特征提取的方式，可以在保持计算效率的同时提高图像分类的...
揭秘对比学习在图像领域为何有效。 卷友们好,我是对白。 最近看到了一篇比较有意思的文章,希望来交流分享一波。最近的自监督学习技术已大大缩小了ImageNet分类的监督学习和无监督学习之间的差距。 利用对比学习的思想,自监督学习可以从数据本身中学习到更好的视觉表征,那么为什么这种对比表证的学习能够成功呢?
第一个是关于 Scaling Law 的。正如前面所提到的，自回归方法的可扩展性已经在文本领域得到了验证，最大的文本模型已经做到了万亿参数。而在图像领域，这种 Scaling Law 才刚刚显现，未来还存在巨大的探索空间。第二个是关于多模态理解和生成的统一。在当前「scaling law 撞墙」的相关讨论中，多模态其实是一个被寄予...
项目一:神经架构搜索指导的轻量化特征融合网的遥感图像分类 1 项目简介 本成果属于图像处理技术领域,具体涉及一种NAS指导的轻量化深度可分离卷积特征融合网的高光谱图像分类方法。 本成果提供一种轻量化深度可分离卷积特征融合网的高光谱图像分类方法,充分利用轻量化结构分别提取空间信息与光谱信息通过多层特征融合进行...