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前端基础篇之CSS世界

我想你每天写css代码有时候也会觉得很痛苦:这个布局的css怎么这么难实现!我也经常会有这种感觉,一个看似简单的布局总是要琢磨半天才能实现,偶尔还会出现一些怪异的超出理解的现象。这是因为我们对css只是大概知道个形,并没有看透css的本质。在同事的推荐下我阅读了张鑫旭老师的《css世界》,才发现css跟想象中的不太一样。本文为《css世界》个人总结笔记,为缩减篇幅丢弃了张老师冗余的小幽默,丢掉了些含金量较低的章节内容,因为ie已经被淘汰出局,所以有关css兼容性的地方也全部忽略不记,同时对个人觉得不易理解的地方加上了一些自己的理解和验证,所以错误之处还望指正。顺便推荐个好用的在线代码编辑工具,国内镜像站点,方便各位对本文实例进行测试。另外本文会随着作者对css的更深入理解而逐步更新,希望到最后能够文如标题展现出真正的css世界。

05

Few-shot Adaptive Faster R-CNN

为了减少由域转移引起的检测性能下降,我们致力于开发一种新的少镜头自适应方法,该方法只需要少量的目标域映射和有限的边界框注释。为此,我们首先观察几个重大挑战。首先,目标域数据严重不足,使得现有的域自适应方法效率低下。其次,目标检测涉及同时定位和分类,进一步复杂化了模型的自适应过程。第三,该模型存在过度适应(类似于用少量数据样本训练时的过度拟合)和不稳定风险,可能导致目标域检测性能下降。为了解决这些挑战,我们首先引入了一个针对源和目标特性的配对机制,以缓解目标域样本不足的问题。然后,我们提出了一个双层模块,使源训练检测器适应目标域:1)基于分割池的图像级自适应模块在不同的位置上均匀提取和对齐成对的局部patch特征,具有不同的尺度和长宽比;2)实例级适配模块对成对的目标特性进行语义对齐,避免类间混淆。同时,采用源模型特征正则化(SMFR)方法,稳定了两个模块的自适应过程。结合这些贡献,提出了一种新型的少拍自适应Fast R-CNN框架,称为FAFRCNN。对多个数据集的实验表明,我们的模型在感兴趣的少镜头域适应(FDA)和非超视域适应(UDA)设置下均获得了最新的性能。

04

ECCV 2022|码流信息辅助的压缩视频超分框架

目前网络上的电影、网络广播、自媒体视频等大部分是分辨率较低的压缩视频,而智能手机、平板电脑、电视等终端设备正逐渐配备 2K、4K 甚至 8K 清晰度的屏幕,因此端侧的视频超分辨率(VSR)算法引起越来越广泛的关注。与图像超分辨率(SISR)相比,视频超分辨率(VSR)可以通过沿视频时间维度利用邻近帧的信息来提高超分辨率的效果。视频超分辨率算法大致可以分为两类:基于滑窗的视频超分算法(Sliding-window)和基于循环神经网络的视频超分算法(Recurrent VSR)。基于滑窗的视频超分算法会重复的提取邻近帧的特征,而基于循环神经网络的视频超分辨率算法避免了重复的特征提取,还可以高效的传递长期时间依赖信息,鉴于端侧运算单元和内存有限的情况来说是一个更具潜力的方案。在视频超分中,视频帧之间的对齐对超分辨率性能有着重要的影响。目前的视频超分算法通过光流估计、可形变卷积、注意力和相关性机制等方式来设计复杂的运动估计网络来提升视频超分的性能。而目前商用终端设备很难为视频超分辨率算法提供足够的计算单元和内存来支撑视频帧之间复杂的运动估计以及大量的冗余特征计算。

02

Prior-based Domain Adaptive Object Detection for Hazy

恶劣的天气条件,如雾霾和雨水,会破坏捕获图像的质量,导致训练在干净图像上的检测网络在这些图像上表现不佳。为了解决这一问题,我们提出了一种无监督的基于先验的领域对抗目标检测框架,使检测器适应于雾蒙蒙和多雨的条件。基于这些因素,我们利用利用图像形成原理获得的特定天气的先验知识来定义一个新的先验-对抗性损失。用于训练适应过程的前对抗性损失旨在减少特征中与天气相关的信息,从而减轻天气对检测性能的影响。此外,我们在目标检测管道中引入了一组残差特征恢复块来消除特征空间的扭曲,从而得到进一步的改进。针对不同情况(如霾、雨),在不同数据集(雾城景观、雨城景观、RTTS和UFDD)上进行的评估显示了所提方法的有效性。

03
领券