先前绝大多数 SOTA 方法把不同的超分辨率缩放因子看作独立的任务：即针对每个缩放因子分别训练一个模型（计算效率低），并且只考虑了若干个整数缩放因子。...在本文中，旷视研究院提出一种全新方法，称之为 Meta-SR，首次通过单一模型解决了超分辨率的任意缩放因子问题（包括非整数因子）。...众所周知，大多数现有 SISR 方法只考虑一些特定的整数因子（X2, X3, X4），鲜有工作讨论任意缩放因子的问题。...这些不足限制了 SISR 的实际落地。 尽管适当放大输入图像也可实现超分辨率的非整数缩放，但是重复的计算以及放大的输入使得这些方法很是耗时，难以投入实用。...图 2：当非整数缩放因子 r=1.5 时，如何放大特征图的示意图 Location Projection 对于 SR 图像上的每个像素（i, j），Location Projection 的作用是找到与像素
它的最大优点之一是它还可用于创建桌面应用程序。在本文中，我们将深入探讨使用 Python 开发桌面应用程序的最佳实践。 使用 Python 开发桌面应用程序时，第一步是选择合适的框架。...但是，它可能比 Tkinter 使用起来更复杂，并且对于初学者来说可能需要更陡峭的学习曲线。 wxPython wxPython是另一个流行的库，用于使用Python创建桌面应用程序。...事件处理 设计用户界面后，下一步是实现应用程序的功能。这包括编写代码来处理事件（如按钮单击）以及执行应用程序需要完成的任务。这可以使用所选框架提供的事件处理机制来完成。...在发布应用程序之前收集用户的反馈并进行任何必要的更改也是一个好主意。 结论 总而言之，Python 是构建桌面应用程序时使用的一流语言。框架选择应基于应用程序的复杂性和特定需求。...Kivy非常适合跨平台应用程序，PyGTK适用于需要高度定制的应用程序。简单的应用程序可以使用Tkinter，而更复杂的应用程序可以从使用PyQt或wxPython中受益。
均匀对称量化是最常用的方法，它将浮点值 x 投影到具有缩放因子 ∆ 的 k 位整数值 x_q ： 其中 round 将一个值投影到整数，并clamp将输出限制在k位整数可以表示的范围内。...PTQ方法使用少量未标记图像来量化网络，比QAT快得多，不需要任何标记的数据集。 PTQ方法应确定每层的激活和权重的缩放因子∆。Choukroun等人提出最小化量化前后张量之间的均方误差（MSE）。...A 和 B 的值是通过未标记的校准图像收集的。作者逐层搜索激活或权重的最佳缩放因子。然而，在作者的实验中，基本PTQ导致了量化视觉Transformer准确度下降超过1%。...而较小的缩放因子会使大值被量化为小值，显著降低了两个Patch之间的关注强度。 对于经过GELU函数后的值，使用对称均匀量化很难很好地量化正值和负值。非均匀量化可以用来解决这个问题。...原因可能是较大的网络具有更多的权重并生成更多的激活，使它们更能抵抗由量化引起的扰动。 表2展示了不同PTQ方法的结果。EasyQuant是一种流行的后训练方法，它交替搜索权重和激活的最佳缩放因子。
它在安全监控图像、医学影像以及卫星和航拍图像等领域具有广泛应用。在实际场景中，SISR 经常需要根据用户自定义的缩放因子对 LR 图像进行放大，自定义缩放因子也可以是任何正数，不必固定为某些整数。...引言 传统SR方法存在诸多问题： 特定模型：传统的 SISR 方法对于每个放大比例都需要一个特定放大模块。 整数倍率放大：许多传统算法使用了亚像素卷积的方法，但是亚像素卷积只能对整数放大倍率使用。...非整数放大相当耗时：传统算法可以用其他手段实现非整数放大：先用双三次插值缩放一定比例，再用传统方法放大，但这样相当耗时。...通过在特征图和滤波器之间进行卷积操作，生成任意大小的高分辨率图像。由于权重预测的存在，该方法可以为超分辨率的任意缩放因子训练一个单一模型。...而且，Meta-SR 可以连续使用多个缩放因子对同一图像进行缩放。
我们展示了基于CSP方法的YOLOv4目标检测神经网络，可以上下缩放，并且适用于小型和大型网络，同时保持最佳的速度和准确性。...我们总结了本文的工作: 设计了一种针对小模型的强大的模型缩放方法，系统地平衡了浅层CNN的计算代价和存储带宽; 设计一种简单有效的大型目标检测器缩放策略; 分析各模型缩放因子之间的关系，基于最优组划分进行模型缩放...暗网层的计算量为k∗{conv1×1,b/2 - conv3×3,b}。将可用于调整图像大小、层数和通道数的缩放因子分别设置为:当这些比例因子发生变化时，FLOPs的相应变化见表1。 ?...因此，我们使用CSP-ized的模型作为执行模型伸缩的最佳模型。...3.3 Scaling Large Models for High-End GPUs 由于希望在对CNN模型进行缩放后提高准确性并保持实时推理速度，所以在进行复合缩放时，必须在目标检测器众多的缩放因子中找到最佳的组合
然而，对于任意缩放因子的超分辨率研究一直以来都是被忽视的一个方向。...先前的研究中，大多数都是将不同缩放因子的超分辨率视为独立任务，且只考虑几种整数因子的情况，为每个因子训练特定的模型，这严重影响了整体模型的效率。...因此，为了解决这个问题，本文提出了一种称为 Meta-SR 的新方法。具体来说，首先通过单一模型来求解任意缩放因子 (包括非整数比例因子) 的超分辨率情况。...对于任意缩放因子，Meta-upscale 模块通过将缩放因子作为输入来动态地预测每个 upscale 滤波器的权重，并使用这些权重来生成其他任意大小的高分辨率图像 (HR)。...而对于任意的低分辨率图像，Meta-SR 可以通过单个模型，以任意缩放因子进行连续地放大。
通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法，该方法接受的第一个参数就是一个生成器。...改变图像内容的位置; 尺度变换(scale): 对图像按照指定的尺度因子, 进行放大或缩小; 或者参照SIFT特征提取思想, 利用指定的尺度因子对图像滤波构造尺度空间....需要注意的是：既然是每次随机进行翻转，随机对图片执行水平或者是垂直翻转操作，意味着不一定对所有图片都会执行水平翻转或垂直翻转，每次生成均是随机选取图片进行翻转 rescale: 重缩放因子。...interpolation: 在目标大小与加载图像的大小不同时，用于重新采样图像的插值方法。 支持的方法有 "nearest", "bilinear", and "bicubic"。...interpolation: 在目标大小与加载图像的大小不同时，用于重新采样图像的插值方法。 支持的方法有 "nearest", "bilinear", and "bicubic"。
理论上，最佳标准将对网络中每个参数的影响进行精确评估，但这样的评估计算成本过高。因此，其他评估方法包括 ℓ_n 范数、特征图激活的均值或标准差、批归一化缩放因子、一阶导数和互信息，可以用于显著性分析。...批归一化缩放因子（BNSF） 虽然可以将其归类为 ℓ_1 范数和特征图激活标准的融合，但BN缩放因子主要用于剪枝YOLOv5，更普遍地说，用于CNN。...作者将BN缩放因子提出为网络压缩所需的 γ 。在他们的方法中，他们使用 ℓ_1 范数对通道的 γ 进行惩罚，然后剪枝具有接近零缩放因子的通道。 2.1.4....也就是说，在正则化的损失函数中为具有较弱通道输出的滤波器分配惩罚，而不是直接使用批归一化缩放因子的L1范数来规范化损失。...[94]提出了一种对数尺度量化方法，将激活的分布重新缩放，使其适用于对数尺度量化。这种方法可以最小化因对数尺度量化而导致的YOLOv5的准确性下降。
为此，NNC 规定了使用均匀重构量化器（URQ）进行标量量化的方法和使用依赖量化（DQ）进行矢量量化的方法，DQ 也称为 Trellis-coded 量化（TCQ），通常可在相同模型性能水平下实现更高的压缩效率...对于这两种方法，重构级别都可以由整数量化指数决定，而对于 DQ，还可以由应用的量化器决定。NNC 规定传输整数编码本，该编码本可从任意量化方法（如 K-means 聚类）的输出中导出。...局部缩放自适应 局部缩放自适应（LSA）为每个输出元素的 NN 层配备了额外的可训练缩放因子 s 。具体来说，每个张量行分配一个缩放因子，而张量行又可以代表一个卷积滤波器或单个输出神经元。...量化后，除缩放因子外的所有模型参数都是固定的。这样，NNCodec 编码器就能在一定程度上补偿可能产生的量化误差，从而通过更粗的量化支持更高的压缩率。...随后，缩放因子可以通过乘法与 \alpha 合并，即 \alpha:= \alpha s ，这样 LSA 与 BNF 结合使用时就不会引入额外的编码参数。
上采样的公认方法是使用图像中现有像素值的简单、固定的组合在附近填充新像素值的线性方法。这些方法很快，因为它们是固定的线性过滤器（均匀应用于图像的固定卷积核）。...右：简单（双三次）上采样图像（放大倍率 2x） RAISR 滤波器训练方法与侧重点 ? 为 3x 超分辨率学习的 11×11 滤波器的集。滤波器能够为一系列超分辨率因子学习，包括分数因子。...用 RAISR，我们使用机器学习训练一对图像（其中一张是低质量，一张高质量），当被选择性地应用于低分辨率图像的每个像素时，将重新创建质量与原图片相当的细节。 RAISR 可以通过两种方式进行训练。...虽然直接方法在计算上速度更快，但第二种方法可以使用非整数的缩放因子，从而更好地发挥基于硬件上采样的优势。...例如，除了改善手机上数字的“缩放”功能外，还可以在较低分辨率下捕获、保存或传输图像，并在确保质量不发生明显下降（肉眼不可见）的情况下，根据需求对图像进行低分辨率或超分辨率处理，并且在实现这些的同时，使用的移动数据和存储量都有所减少
不同于搜索连接方式的 NAS 以及 NP，EfficientNet 则为骨干网络提供了联合超参数：深度缩放因子 d、宽度缩放因子 w、输入分辨率缩放因子 r，这被称为复合缩放因子。...Facebook AI 的研究者在这篇论文中通过在网络设计步骤中考虑剪枝，为图像识别任务设计了一种更高效的网络。他们创造了一种新的模块设计方法：Idle。...他们还突破了当前先进架构的单调设计限制，并将新提出的非单调式组成方法称为混合组成（Hybrid Composition/HC）方法（下图 4）。 ? 图 4：混合组成。...混合组成网络 混合组成（HC）是一种全新的非单调式网络组成方法。 在混合组成中，网络的每个阶段都使用多种类型的构建模块进行非单调的组成。这只有当不同模块的输入和输出维度限制一样时才能实现。...表 4：使用了混合组成的 Efficient-B0 与当前最佳方法的比较。★ 表示新方法的结果；◇表示来自 GluonCV 的结果；□ 表示使用 320 × 320 分辨率的图像训练和测试的网络。
在传统的插值算法中，它的插值效果比nearest插值法要好的多，但是速度上也必然会慢很多，比bicubic（二次立方法）效果要差， 但速度上要优于bicubic。...此时就使用了一次线性插值得到了(6.6,4)的像素值。 通过上面一个简短的例子，我们知道了如何使用2个邻点来计算出坐标分量有一个为小数的情况，那么如果我们坐标分量2个都为小数呢，该如何插值？...伪代码 输入： Img：原始图像 zmf：为缩放因子 输出： new_img：输出图像 step1：求出原图像Img的大小，记为height×width×channel，接着生成大小为...--------------------- % Input： % original：原始图像图像文件名或矩阵（整数值（0~255）） % zmf：缩放因子，即缩放的倍数 % Output： % original...; end %% Step2 通过原始图像和缩放因子得到新图像的大小，并创建新图像 [height,width,channel] = size(original); new_height = round
一、背景 卷积神经网络已被证明在计算机视觉中传统的艰巨任务中是成功的，例如图像分类和目标检测。随着AlexNet的突破，ILSVRC中创建了许多新的拓扑来实现高精度。...再次步骤之后，将所有权重量化为最接近的整数，然后将新权重wq作为整数值存储到存储器中，以便稍后在训练和推理中使用。...，因为他会使网络最接近最佳值，只有在达到最大精度之前才进行微调。...量化过程仅适用缩放因子来评估VQK的整数值 最小化L2范数：初始化内核移位器张量的值，使得逐元素乘法后的结果尽可能接近原始值。 两种方法效果是一致的。...使硬件可以利用整数运算而不必使用浮点运算。 给定BLK的块大小，当chi是BLK的倍数时，该方法将执行比其原始对应物少的FP乘法的BLK倍。
一些最近的工作探索了在量化目标检测器以提高这些模型的效率。 Jacob等人提出了一种仅使用整数算术的量化方案，并在COCO数据集上进行目标检测，但该方法仅适用于8位量化。...之后，半监督学习方法和自监督学习方法利用了权重的指数移动平均来进行知识蒸馏式的学习。 为了克服由于STE近似引起的振荡权重和量化缩放因子，作者在优化过程中提出了指数移动平均的潜在权重和缩放因子。...STE近似方法导致潜在权重在量化边界附近移动，这使得潜在权重状态不断变化。 指数移动平均可以考虑训练的最后几步的模型权重，并平滑振荡行为，并为振荡权重提出最佳可能的潜在状态。...实际上，重新估计BN统计并不是必需的，因为BN统计中的指数移动平均可以使得统计量保持稳定，只要选择的动量值合适。 此外，这些校正参数也可以通过将每个张量的量化转换为每个通道的量化来存储为量化缩放因子。...对于所有作者的QAT实验，作者使用0.9999的ema衰减率。 在QC中，作者使用Adam优化器以0.0001的学习率进行训练，以学习校正的缩放因子和位移因子。
这被用作训练时间的 RoC 。（请注意，使用此技术会人为地增加数据量）。然后调整图像大小以获得固定大小（=裁剪）的图像。然后将其输入卷积神经网络 [2]。...RoC = 输入图像中的矩形/正方形 crop = 通过双线性插值重新缩放到特定分辨率的 RoC 像素 训练时间规模扩大 为了更好地了解 FixRes 的具体功能，让我们看一下数学。...关于输入图像是正方形 ( H=W ) 的假设，测试增强的比例因子可以表示为： 有什么发现？ 在开发 FixRes 之前，测试和训练时间的预处理是彼此分开的，从而导致偏差。...在微调阶段，使用标签平滑[1] EfficientNet 架构 [3] 作者预先训练了几个模型，其中 EfficientNet-L2 显示了最佳结果。但什么是 EfficientNet ？...所有三个维度的放大都会导致精度增量减小，并且为了获得最佳精度结果，必须对所有这三个维度进行平衡缩放。
理论推导 我们已知的是畸变后的图像，要得到没有畸变的图像就要通过畸变模型推导其映射关系。...(U, V) 映射到 (Ud, Vd) 中的 (Ud, Vd) 往往不是整数 (U和V是整数，因为它是我们要组成图像的像素坐标位置，以这正常图像的坐标位置去求在畸变图像中的坐标位置，取出对应的像素值，这也是正常图像的像素值...但是畸变的像素往往不是整数，所以需要通过插值来进行求解，详细见我之前的博客 [图像]图像缩放算法-双线性内插法 。 ? 3.2....摄像机坐标系的值，但是已经归一化了，因为没有乘比例因子 %公式 s[u v 1]' = A*[Xc Yc Zc]' ，其中s为比例因子，不加比例因子，Zc就为1，所以此时的Xc相对于( Xc/...= reshape(fy*y + cy,size(I_r)); % 线性插值出非畸变的图像 I_r = interp2(I_d, u_d, v_d); %对比图像 subplot
EfficientNet-EdgeTPU-S实现了更高的精度，但运行速度比ResNet-50快10倍 这是因为EfficientNets使用网格搜索来识别固定资源约束下的基线AI模型的缩放维度之间的关系...MNAS从候选模型列表中识别理想的模型体系结构，方法是结合增强学习来考虑硬件约束，然后在选择最佳模型之前执行各种模型并测量它们的实际性能。...团队使用延迟预测模块对其进行了补充，该模块在Edge TPU上执行时提供了算法延迟的估计。...整体方法产生了一个基线模型，即EfficientNet-EdgeTPU-S，研究人员通过选择输入图像分辨率缩放，网络宽度和深度缩放的最佳组合来扩大规模。...EfficientNet-EdgeTPU发布的前一天，针对TensorFlow的谷歌s模型优化工具包刚刚发布，这是一套工具，包括混合量化、全整数量化和修剪。
2.2 AdaIN 是针对风格传递提出的，它可以将外部风格的图像信息融合到归一化中。给定第个卷积特征，通过实例归一化对进行归一化，然后使用在样式特征上提供的相应均值和方差对其进行缩放和偏置。...该操作被定义为: 在该论文中，作者使用层将真实信息应用于生成器。 2.3 参数化 参数化技巧主要用在变分推理中梯度下降中，通过得到了多元高斯分布的因子，就可以通过参数化技巧生成该分布的样本。...如下图所示为的模型结构图。判别器将图像作为输入，并输出多元高斯分布的因子和。生成器在训练过程中借助于后验模块和从随机噪声和后验向量中产生图像。 ?...给定一批图像，判别器同时输出和，它们表示向量上的高斯后验分布的因子，后验分布可以表示为，其中可以从真实图像分布采样或由分布中生成。...作者的方法使用后验特征作为中的外部信息，生成器中使用的层如下: 作者首先利用对进行归一化，使其具有零均值和单位方差，然后用具有真实信息的的均值和方差对其进行偏置和缩放，最后将后验特征向量和加入到生成器中
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