Unicoder-VL、VL-BERT和ViLT等，这一类模型虽然在多模态领域效果较好，但是也存在明显的缺点：一方面，训练数据只能用图像-文本对数据，而实际情况是高质量的图像-文本对数据比较少，导致模型可用的训练语料较少...、图像和文本-图像对三种不同类型的数据输入，使用统一堆叠的Transformer模型，将文本和图像表示映射在统一表示空间中，下面是UNIMO统一模态预训练框架图： 图2 UNIMO统一模态预训练框架图...从语句粒度来看，通过回译技术增加正例，将图片对应的描述翻译成多条语义一致语言表示形式略有不同的样本从而达到样本增强的目的。...(1)视觉学习 UNIMO中的视觉学习和BERT的MLM任务一致，将多个兴趣区域的图像随机进行掩码操作，使用未被掩码的图像区域去还原被掩码的图像。...UNIMO在模型训练的时候是图像、文本和图像-文本对三种数据源混合训练，也就是说一个batch内同时包含三种数据，论文中设置的混合数据比例为1:1:5。
1.解决的问题 图像分类和目标检测是计算视觉领域的两个基础任务，Region-based ConvNet将目标检测问题转化为图像分类问题，使得目标检测领域出现了巨大的技术突破，同时也引入了难以处理的heuristics...在RCNN、Fast RCNN算法中，训练集标注数据和背景数据之间存在极大的不平衡状况(负样本数量远远大于正样本数量, 即背景数据大于标注数据)。...尽管这个heuristic可以提升Object检测精度，但是它是次优的，因为它忽略了一些低频、重要的、困难的背景区域。本文中的方法移除了该heuristic。...使用本论文中的方法，可以移除该heuristic，并且不会带来网络精度的下降。...尽管论文中一直在使用Fast R-CNN，但是OHEM可以用来Train任何Region-Based的卷积网络检测算法。
此外，我们引入了一个环境感知混合映射，以帮助变形的行人更好地融入各种背景环境，在图像上提供更逼真的行人外观。...–我们提出了形状引导翘曲场，以帮助确定正确的形状变形过程。我们还引入了一种环境感知混合映射，以更好地将形状变换后的行人适应不同的背景，从而在图像上获得更好的增强效果。...我们将混合图定义为一组加权参数，以融合前景像素值和背景像素值。我们使用α（x，y）来表示位于位置（x，y）的混合映射的条目。 ...为了计算这种损失，我们还训练了一个RCNN，表示为R，以区分行人斑块和不包含行人的背景斑块。假设 是硬正采矿损失，那么我们有： 其中 是指数据集中的背景图像块。...为了公平比较，我们修改了其训练脚本，以包括与我们的方法中使用的相同的训练数据。正如论文中所提到的，在我们的训练数据中，有很多非常低质量的行人。
我们在Fynd的研究团队一直在训练一个行人检测模型来支持我们的目标跟踪模型。在本文中，我们将介绍如何选择一个模型架构，创建一个数据集，并为我们的特定用例进行行人检测模型的训练。...，包含人体实例的图像数量较少，人群密度也较小。...图像质量 噪音 图像压缩 运动模糊 ? ? ? 通过将所有这些扩展汇总，我们可以将公共数据分布更接近实际分布，我们将原始图像和转换后的图像进行比较，可以从下面的图像中看到。 ? ?...最终人体检测模型 我们将定制存储图像添加到之前的数据集中，并为最终迭代训练模型。我们的最终数据集分布如下所示。 ?...我们收集并清理了各种公开可用的数据集，并使用各种数据扩充技术来转换这些数据集，以适应我们的用例。最后，我们收集存储图像，并在手工注释后将其添加到数据集中。
在本文中，我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程，该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合，以实现高质量的合成数据。...首先，包含小物体的相对较少的图像将潜在地使任何检测模型偏向于更多地关注中型和大型物体。此外，小目标中稀缺的特征阻碍了模型的泛化，缺乏很大的可变性。...如果是这样，则通过修复将真实的场景从场景中移除。最后，将物体放置在选定的位置，并通过图像混合进行调整，以适应新的背景。...图像混合 图像混合的目标是从一个或多个源图像的部分或全部叠加创建合成图像，优化空间和颜色一致性，使合成图像看起来尽可能自然。图像混合的一个特定例子是将源图像的前景区域粘贴到特定位置的目标背景中。...一方面，将LR训练集作为正示例，将背景集作为负示例来训练分类器。另一方面，SLR集用于正面示例，并保持与负面示例相同的背景。
平铺精灵 平铺精灵是一种特殊的精灵，可以在一定的范围内重复一个纹理。你可以使用它们创建无限滚动的背景效果。...因为你可以移动纹理的位置，所以你可以使用平铺精灵创建无缝的滚动背景。这对于许多类型的游戏都非常有用。让我们来看看如何做到这一点。 首先，从无缝平铺图像开始。无缝图像是图案在各方面匹配的图像。...，比如 Photoshop 中使用的混合模式是一样的，如果你想尝试每种混合模式，你可以在 Photoshop 中打开一些图像，将这些混合模式应用于这些图像上，观察效果。...注意：当你创建高分辨率图像时，可以将“@2x”添加到图像文件名称后面，以说明图像是支持高分辨率的屏幕，例如，Retina 屏幕。...然后将容器添加到舞台并定位它。
更糟糕的是，对于许多类别来说，可能没有任何东西是非常相似的:我们的标签将“灯”和“花”标记为与“吊扇”相似的。“这些类别非常相似，很有帮助，但又如此不同，我们无法将它们混合在一起。...在本文中，我们还采用了一种最先进的目标检测器来检测目标实例，并且使用了相同的机制，只有很少的训练实例(参见第3.2节)。2、相关工作很少或没有训练实例的分类/检测受到的关注比较少。...[10]的所有其他重要实现组件，如特征提取、数据挖掘示例和后处理，都可以在不做任何更改的情况下使用。对于每个类别，我们训练一个包含两个混合成分的混合模型。...我们还展示了我们的方法在基线1之上的平均AUC改进，作为表2中训练实例数量的函数。我们可以观察到，当积极训练的例子较少时，比较相似是最有帮助的。当正例数量增加时，使用比较相似度得到的结果很少。...使用相似度将更多的真值为正的区域排列在顶部。图10显示了“马”和“摩托车”的假阳性最严重区域。不足为奇的是，使用相似约束训练的检测器会从相似的类别中发现误报区域。
这个功能允许开发人员充分利用框架，通过调整元素使其符合他们的喜好，甚至添加新元素。在本文中，我们将深入探讨如何使用 Sass 定制 Bootstrap。什么是 Sass？...组件定制你可以使用 Sass 定制 Bootstrap 中的特定组件。假设你想更改 Bootstrap 导航栏的背景颜色。..."path/to/custom.css">使用混合定制样式混合是 Sass 中的一个强大功能，允许创建可重用的样式。...Bootstrap 有许多内置的混合，可以直接使用或根据需要进行定制。...(#dc3545, #c82333, #bd2130);}在上面的例子中，my-button 现在将保留 Bootstrap 按钮变体的样式，并带有定制颜色。
本文提出这样的论点，即这种转换将产生与传统CNN相当的结果，同时需要较少的计算资源进行训练。 这个问题的相关背景是什么?...本文的贡献 这篇论文提出了什么方法来解决这个问题? 为了调整图像输入以适应transformer的输入，本文将2D图像重新整形为一系列平坦的2D斑块。嵌入补丁的序列之前是可学习的特征嵌入层。...此令牌的作用与BERT的[class]令牌类似。然后将位置嵌入添加到补丁嵌入中以保留位置信息。 transformer编码器由多头自注意块和MLP块交替层组成。变压器编码器的输出状态作为图像表示。...在本文中，他们通过基于BERT的ViT配置了ViT，并通过使用组归一化替换批归一化以及采用标准化卷积来改进转移学习来对Resnet进行了修改。...论文的局限性，进一步的研究和/或潜在的应用 本文介绍了ViT：视觉转换器的使用，而不是CNN或混合方法来执行图像任务。
在早期训练中，伪标签的数量明显低于 GT 值。实际上，由于背景-前景样本不平衡，模型倾向于将样本标记为背景。伪标签通过优化 未标注 数据中的遗漏前景，加强了将样本分类为背景的偏差。...首先，从伪标签缓存中采样4个带有伪标签的新图像，并使用伪Mixup获得4个混合图像。然后，作者使用伪Mosaic随机组合8个图像中的4个，形成1个混合图像。...为了验证Pseudo Mixup的必要性，作者探索将1个伪标记图像与1个标记图像混合，其结果在表11中低于 Baseline 。...虽然梯度范数适用于整个参数空间，但 g 是相对于样本的梯度范数。在本论文中，作者使用式3计算RetinaNet的阳性样本和阴性样本的梯度范数。...相反，Pseudo Mixup将两个图像插值到一个新的图像中，混合图像可能对真实图像有不同的贡献，这使得在混合图像中识别目标变得更加困难，因此Pseudo Mixup在TN中比强数据增强贡献较少的高梯度范数样本
将像素的梯度幅度添加到相应的方向库中。输入像素在n × n像素的单元中进行空间量化，其中n为单元大小。每个细胞包含一个方向直方图。为了避免量化效应，在方向和两个空间维度上都应用了线性插值。...与Dalal和Triggs的建议不同，SVM分类器是在迭代过程中训练的。在第一次迭代中，对所有正图像进行处理，随机选取一组背景区域作为负样本。...在每次迭代中，将当前检测器应用于一个没有交通标志的新图像，并将产生的假检测添加到下一次迭代的训练集中。每次迭代后，对分类器进行重新训练，丢弃所有非支持向量的负训练样本。...正样本是在48×48像素区域内分辨率为24 × 24像素的交通标志。Dalal和Triggs[3]发现上下文信息的使用是有益的。在训练支持向量机时，采用迭代方法随机选取200个背景样本作为初始集。...此外，我们采用迭代技术进行支持向量机训练，这在此背景下是新颖的，以处理背景外观的巨大变化。这大大降低了内存消耗，因此允许在训练过程中使用更多的背景图像。
激励反向传播(EBP) 激励反向传播(EBP)将网络注意力建模为一个概率赢家通吃的传播过程。EBP计算穿越到卷积网络中给定节点的概率，概率是由正权重和非负权重激活得来。...使用这个显著图作为生成随机掩模的先验概率，允许对最显著的空间进行采样比在整个图像上假设均匀概率更有效地影响损失的掩模，这可以进一步有效地消除了掩模不重要的背景元素的可能性。...大多数修复的图像在相似性上与特定网络的原始配对身份没有足够的差异。实验中需要能够使用最近匹配协议和验证协议来区分这些身份，以便将目标网络的验证匹配阈值校准在一个较低误报率中。...下图显示出了两个阈值处的示例和显著性预测，其中显著性预测作为二进制掩模在不同的阈值处展示出来。在该论文中作者使用经典的ROC曲线来评估图像修复游戏。...然后，这些“混合探针”可以让被测试的网络分类为原始身份或修复的非原始身份。高性能的XFR算法将正确地为修补区域分配更多的显著性，这将改变混合探针的身份，而不会增加像素显著性分类的误报率。
讲解K-Means聚类算法进行压缩图片在计算机视觉领域中，图像压缩是一个重要的问题。在本文中，我们将介绍如何使用K-Means聚类算法来压缩图像。...K-Means算法是一种常用的聚类算法，它可以将数据分成几个不同的簇，每个簇的数据点都具有相似的特征。背景知识在开始之前，让我们先了解一些基本的背景知识。...在本文中，我们将使用K-Means算法对图像进行压缩。压缩的思想是使用较少的颜色来表示整个图像，从而减少图像的大小。实施步骤下面是使用K-Means算法进行图像压缩的步骤：1....GMM（高斯混合模型）聚类：GMM聚类假设样本数据是由多个高斯分布组成的混合模型。它通过迭代的方式估计每个样本点属于每个高斯分布的概率，然后进行聚类划分。GMM聚类可以自动适应不同形状和大小的簇。...总结在本文中，我们讲解了如何使用K-Means聚类算法来压缩图像。通过K-Means算法，我们能够找到图像中的主要颜色，并用这些颜色替换原始图像中的像素颜色，从而实现图像的压缩。
为了识别图像的前景和背景，具有每个像素深度信息是必要的。但是由于激光雷达点云的稀疏性，图像平面中的大部分深度信息都是未知的。最近，有几种方法来完整化深度图。...由于深度信息在前视图是不连续的，因此使用最近邻内插算法获得大小调整过的深度图。然后将nk×nk深度图等分成k×k网格。这样，每个网格单元表示k×k图像特征图对应像素的深度信息。...为此，为保留3D边框内或没有深度信息的图像特征，将前景掩码设置为前视图，使用最近邻内插算法获得调整大小的深度图。然后，将nk×nk深度图等分为k×k网格。...，而相应的GT值是 ? 和 ? 。 2.网络训练 文中使用多任务损失来训练网络，其检测网络的损失函数由下式定义 ? 这里使用平滑L1损失进行3D边框偏移和朝向旋转回归，并使用交叉熵损失进行分类。...然后，将高斯随机噪声添加到图像的主分量中。 3.实验 主要评估KITTI目标检测基准测试中汽车、行人和骑车人3D检测任务的MLOD性能。
然而，由于模型容量和训练复杂度相对较高，目标检测受到的关注相对较少，从最近的训练微调研究中获益也较少。...由于网络结构和优化目标要复杂得多，针对特定检测算法专门设计了不同的训练策略和流程。在本文中，我们探索了通用的微调，这些微调有助于在不牺牲推理速度的前提下将当前最佳的目标检测模型提高到一个新水平。...我们的实验中继续增加了 mixup 中使用的混合比例，由此产生的帧中的目标更有活力，也更符合自然表现，类似于低 FPS 电影中常见的过渡帧。...图像分类和此类高比例 mixup 的视觉对比如图 2 和图 3 中所示。我们还使用了保留几何形状的对齐方式来进行图像混合，以避免在初始步骤中扭曲图像。...表 6：预训练图像分类和检测网络混合方法影响的组合分析。
使用它，我们可以设置元素的内容应如何与其父元素和背景混合。在本例中是一个 img 元素。 在这里，你可以看到我使用了两张图像：一张是彩色的，另一张是黑色的，并且都有白色背景。...我将仅使用 CSS 删除图像的背景，而不使用任何图像编辑软件。 要从彩色图像中删除白色背景，你可以使用带有值乘的 mix-blend-mode CSS 属性。...两个图层的颜色通过乘以它们的值来混合，从而产生更暗且更混合的外观。当从彩色图像中删除白色背景时，这非常有用，因为白色部分变得透明，显示下面的背景。虽然这会使图像有点暗。...它通过将元素的颜色与其背景混合来应用变暗效果。此方法增强较暗区域，产生烧焦或阴影的外观。...如果我们将 box-shadow 属性添加到具有透明背景的 PNG 图像，它仍然会在图像周围显示一个背景，显示出方形外观。
他们在不牺牲推理速度的前提下将目标检测绝对精度提升了 5%。 目标检测无疑是计算机视觉领域最前沿的应用之一，吸引了各个领域诸多研究者的目光。...然而，由于模型容量和训练复杂度相对较高，目标检测受到的关注相对较少，从最近的训练微调研究中获益也较少。...由于网络结构和优化目标要复杂得多，针对特定检测算法专门设计了不同的训练策略和流程。在本文中，我们探索了通用的微调，这些微调有助于在不牺牲推理速度的前提下将当前最佳的目标检测模型提高到一个新水平。...我们的实验中继续增加了 mixup 中使用的混合比例，由此产生的帧中的目标更有活力，也更符合自然表现，类似于低 FPS 电影中常见的过渡帧。...图像分类和此类高比例 mixup 的视觉对比如图 2 和图 3 中所示。我们还使用了保留几何形状的对齐方式来进行图像混合，以避免在初始步骤中扭曲图像。
在本文中，受训练时校准范式的启发，作者提出了一种不确定性引导的对数调制和一种对数混合方法来改进检测器Transformer（被称为Cal-DETR）的校准。...在作者的对数混合方案中，作者首先通过计算所有正查询的平均值构建一个原型表示，然后用它来混合任意给定的正查询。...Sim10k包含10000张合成图像，其中包含来自汽车的8000张训练图像，对于评估集，将图像分为1000张。...单 \alpha 的选择： 几种mixup策略通过使用另一个随机选择的图像来混合输入图像，通常涉及两个样本的过程。在作者的方法中，作者在对数空间中进行查询实例/目标级别的mixup。...首先，作者使用所有正查询构建一个原型表示，然后用于实现给定正查询的mixup。由于这种与传统mixup策略的不同，作者的传统mixup实验导致次优结果。
Comfyui LayerDiffusion ComfyUI-layerdiffusion 是 Layer Diffusion 的一个自定义实现，专门用于生成和处理前景、背景图像及其混合效果，目前只支持...主要功能： • 生成前景：提供了生成带有透明度（RGB+alpha）的前景图像的流程。 • 混合前景/背景：支持将给定的前景（FG）和背景（BG）图像混合。...• 提取前景/背景：能够从混合图像中提取前景或背景，尽管该流程可能不如其他对象移除流程高效。...能处理透明玻璃、半透明发光效果等，比简单的背景移除方法更为高级。 用于将SDXL转换为透明图像生成器，以及处理前景、背景和混合组合的图层生成模型等。 注意事项: 目前仅支持 SDXL 模型。...vae_transparent_encoder.safetensors 这是一个图像编码器，用于从像素空间提取潜在偏移量。该偏移量可以添加到潜在图像中，以帮助透明度的扩散。
而在论文中，作者向我们展示了如何通过耦合多个 DIP 网络得到一个强大的工具，来将图像分割为其基本组成，从而使其适用于各类任务。...这种方法将图像分割成若干基本层，并提供一个统一的框架来对大量明显不同且无关的计算机视觉任务进行处理。...每个 DIP 网络重建输入图像 I 的不同图层 yi；每个 DIPi 的输入是随机采样的均匀噪声 zi； 使用权重掩模 m（x） 混合 DIP 输出 yi = DIPi（zi），从而生成重建图像： ?...研究成果 论文内提到的多个成果中，我们在下文中着重讨论： 1）前景/背景分割 2）水印去除 前景/背景分割 我们可以设想将图像分割成前景和背景区域，前景层为 y1，背景层为 y2，对于每个像素根据二进制掩模...这个公式非常适合文中所提到的框架，它将「好的图像片段」定义为易于通过自身合成，但很难使用图像其他部分进行合成这个概念。为了使分割掩码 m（x）变为二进制，我们使用以下正则化损失： ?
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