开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

响应图像、源集和大小

响应图像是指在计算机视觉领域中，对于给定的输入图像，系统通过对其进行处理和分析后，生成一个输出图像作为响应。响应图像可以用于各种图像处理任务，如图像增强、目标检测、图像分割等。

源集是指在图像处理中，用于生成响应图像的输入数据集合。源集可以包含多个图像，这些图像可以是来自不同来源的，也可以是同一场景的不同视角或不同时间的图像。通过使用源集中的图像，可以更好地理解和处理输入图像。

大小是指图像的尺寸或分辨率。在图像处理中，大小通常指图像的宽度和高度，以像素为单位。图像的大小对于图像处理算法和技术的选择和效果具有重要影响。较高的分辨率可以提供更多的细节，但也会增加计算和存储的成本。

在云计算领域，响应图像、源集和大小的概念也适用。云计算提供了强大的计算和存储能力，可以支持大规模的图像处理任务。通过将图像处理任务部署在云上，可以实现高效的图像处理和分析。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，包括图像处理、人脸识别、图像标签、图像审核等。这些产品和服务可以帮助开发者快速构建和部署图像处理应用。具体产品和服务的介绍和链接如下：

图像处理（https://cloud.tencent.com/product/imgpro）：提供了图像处理的基础功能，包括图像格式转换、缩放、裁剪、旋转等。
人脸识别（https://cloud.tencent.com/product/face）：提供了人脸检测、人脸比对、人脸搜索等功能，可以应用于人脸识别、人脸验证等场景。
图像标签（https://cloud.tencent.com/product/tagging）：提供了图像标签生成的功能，可以自动为图像添加标签，方便图像的分类和检索。
图像审核（https://cloud.tencent.com/product/imgaudit）：提供了图像内容审核的功能，可以检测和过滤图像中的敏感内容，保护用户的合法权益。

通过使用腾讯云的图像处理相关产品和服务，开发者可以快速构建和部署各种图像处理应用，提高图像处理的效率和质量。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【学习图片】12.规定性的语法

<picture>元素本身不会渲染任何内容，而是作为内部元素的决策引擎，告诉它应该渲染什么。<picture>遵循了

02

【深度学习模型哪个最像人脑？】MIT等人工神经网络评分系统，DenseNet实力夺冠！

虽然ANN发展到现在也无法完全模拟生物大脑，但是技术是一直在进步的。那么问题来了：

05

Spatial Attention Pyramid Network for Unsupervised Domain Adaptation

无监督域适配在各种计算机视觉任务重很关键，比如目标检测、实例分割和语义分割。目的是缓解由于域漂移导致的性能下降问题。大多数之前的方法采用对抗学习依赖源域和目标域之间的单模式分布，导致在多种场景中的结果并不理想。为此，在本文中，我们设计了一个新的空口岸注意力金字塔网络来进行无监督域适配。特别的，我们首先构建了空间金字塔表示来获得目标在不同尺度的内容信息。以任务指定的信息为引导，在每个尺度上，我们组合了密集的全局结构表示和局部纹理模式，有效的使用了空间注意力截止。采用这种方式，网络被强迫关注内容信息由区别力的地方来进行域适配。我们在各种由挑战性的数据集上进行了昂贵的实验，对目标检测、实例分割和语义分割进行了域适配，这证明了我们的方法比最佳的方法有了很大的提升。

03

SSD: Single Shot MultiBox Detector

本文提出了一个使用单一深度神经网络对图像中的目标进行检测的方法。本文的方法称为SSD，根据每个feature map位置不同的宽高比和尺度，将Bounding Box的输出离散为Bounding Box先验的集合。在预测时，网络产生置信度，认为每个先验对应感兴趣的目标，并对先验进行调整，以便更好地匹配目标的形状。此外，该网络结合了来自具有不同分辨率的多个特征图的预测，以自然地处理不同大小的目标。SSD模型相对于需要目标建议的方法(如R-CNN和MultiBox)是简单的，因为它完全抛弃了生成建议的步骤，并将所有计算封装在一个网络中。这使得SSD易于训练，并且易于集成到需要检测组件的系统中。在ILSVRC DET和PASCAL VOC数据集上的实验结果证实，SSD的性能与使用目标建议步骤的方法相当，但速度要快100-1000倍。与其他单阶段方法相比，SSD具有相似或更好的性能，为训练和推理提供了统一的框架。

01

【学习图片】1.图片简史

这个元素几乎不需要介绍了。它是1993年在Netscape（当时叫“Mosaic”）发布的，并且在1995年加入了HTML的规范，一直在Web平台中扮演着一个简单但强大的角色。开发人员通过src属性添加一个图片文件，并通过alt属性提供文字代替，以防图片无法显示或者辅助技术需要替代内容。从那时起，浏览器的工作只有一件事：获取图片数据，然后尽快渲染。

04

美人秀色空绝世，我用PS-GAN试伊妆

近日，北京航空航天大学和中国科学院大学等机构的研究者新提出的姿态稳健型空间可感知式 GAN（PSGAN），可以很方便地实现可定制化的妆容迁移，真可谓：美人秀色空绝世，我用 AI 试伊妆。

03

美人秀色空绝世，我用PS-GAN试伊妆

近日，北京航空航天大学和中国科学院大学等机构的研究者新提出的姿态稳健型空间可感知式 GAN（PSGAN），可以很方便地实现可定制化的妆容迁移，真可谓：美人秀色空绝世，我用 AI 试伊妆。

01

论文解读 | 美人秀色空绝世，我用PS-GAN试伊妆

近日，北京航空航天大学和中国科学院大学等机构的研究者新提出的姿态稳健型空间可感知式 GAN（PSGAN），可以很方便地实现可定制化的妆容迁移，真可谓：美人秀色空绝世，我用 AI 试伊妆

01

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

学习一个宫崎骏画风的图像风格转换GAN

论文标题：GANILLA: Generative Adversarial Networks for Image to Illustration Translation

02

迁移学习中如何利用权值调整数据分布？DATL、L2TL两大方法解析

深度神经网络的应用显著改善了各种数据挖掘和计算机视觉算法的性能，因此广泛应用于各类机器学习场景中。然而，深度神经网络方法依赖于大量的标记数据来训练深度学习模型，在实际应用中，获取足够的标记数据往往既昂贵又耗时。因此，一个自然的想法是利用现有数据集（即源域）中丰富的标记样本，辅助在要学习的数据集（即目标域）中的学习。解决这类跨领域学习问题的一种有效方法就是迁移学习：首先在一个大的标记源数据集（如 ImageNet）上训练模型，然后在目标数据集上进行模型调整更新，从而实现将已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。

02

利用Theano理解深度学习——Convolutional Neural Networks

注：本系列是基于参考文献中的内容，并对其进行整理，注释形成的一系列关于深度学习的基本理论与实践的材料，基本内容与参考文献保持一致，并对这个专题起名为“利用Theano理解深度学习”系列，若文中有任何问题欢迎咨询。本文提供PDF版本，欢迎索取。

02

Python 人工智能：16~20

在本章中，我们将学习聊天机器人。我们将了解它们是什么以及如何使用它们。您还将学习如何创建自己的聊天机器人。我们将涵盖以下主题：

02

从零开始学Pytorch（十六）之模型微调

在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。

02

iPhone动嘴10秒P图！UCSB苹果全华人团队发布多模态MGIE，官宣开源人人可玩

ChatGPT掀起全球热潮之后，苹果也在悄悄发力AI，曾曝出的大模型框架Ajax、AppleGPT等AI工具让业界充满了期待。

01

轻易致盲分类器！普渡大学提出光学对抗攻击算法：OPAD，想法奇特，性能有效！

今日分享一篇AI对抗攻击领域论文『Optical Adversarial Attack』，由普渡大学学者提出：OPAD，是对人为刻意制造的光照分布对目标分类器进行攻击的研究，想法奇特，性能有效。

05

[ISUX译]响应式图像 - 腾讯ISUX

自从2010年Ethan Marcotte开始讨论响应式网页设计，开发者和设计师们竞相寻求处理响应式图片的方法。这的确是一个棘手的问题，因为我们对同一个网站在众多设备宽度下，使用同一图像源。你愿意在一个大显示屏上显示模糊地、马赛克状的图像？你愿意在你的手机上加载一个巨大的（虽然更漂亮的）图像？这个问题令人左右为难。一群来自响应式问题社区组(RICG)的聪明家伙致力于解决这个难题，他们使picture元素和srcset、sizes属性纳入HTML 5.1规范草案。因为我们无法预测用户在何地以及如何访问我

01

每日学术速递7.2

1.MultiZoo & MultiBench: A Standardized Toolkit for Multimodal Deep Learning

01

17个最佳WordPress画廊插件[通俗易懂]

驯服混乱并改变您的内容。如果您想展示您的内容（帖子，图像，视频，音频文件以及您能想到的任何其他内容），从而为网站访问者带来引人入胜的体验，那么本文将帮助您做到这一点。

03

DRAC2022——糖尿病视网膜病变分析挑战赛

糖尿病视网膜病变是导致失明的主要原因之一，影响约 78% 的人，糖尿病病史为 15 年或更长时间。DR 经常导致脉管系统结构的逐渐变化并导致异常。DR 是通过目视检查视网膜眼底图像是否存在视网膜病变来诊断的，例如微动脉瘤 (MA)、视网膜内微血管异常 (IRMA)、非灌注区和新生血管。这些病变的检测对于 DR 的诊断至关重要。已经有一些工作使用眼底图像进行 DR 诊断。随着越来越受欢迎，OCT 血管造影 (OCTA) 能够在微血管水平上非常详细地显示视网膜和脉络膜血管系统。特别地，扫描源 (SS)-OCTA 还允许对脉络膜脉管系统进行单独评估。已经有一些工作使用 SS-OCTA 对糖尿病视网膜病变的定性特征进行分级。此外，超宽光学相干断层扫描血管造影成像 (UW-OCTA) 模式显示典型 OCTA 未捕获的视网膜周边病理负担较高。一些作品已经在 DR 分析中使用了 UW-OCTA 。传统的DR分级诊断主要依靠眼底照相和FFA，尤其是PDR，严重危害视力健康。FA主要用于检测有无新生血管。眼底摄影很难发现早期或小的新生血管病变。FA 是一种侵入性眼底成像，不能用于过敏、怀孕或肝肾功能不佳的患者。超宽OCTA可以无创检测DR新生血管的变化，是帮助眼科医生诊断PDR的重要成像方式。但是，目前还没有能够使用 UW-OCTA 进行自动 DR 分析的作品。在DR分析过程中，首先需要对UW-OCTA的图像质量进行评估，选择成像质量较好的图像。然后进行DR分析，例如病变分割和PDR检测。因此，构建灵活、鲁棒的模型以实现图像质量自动评估、病灶分割和 PDR 检测至关重要。为了促进机器学习和深度学习算法在UW-OCTA图像自动图像质量评估、病灶分割和PDR检测中的应用，促进相应技术在DR临床诊断中的应用，提供了一个标准化的超宽（扫描源）光学相干断层扫描血管造影（UW-OCTA）数据集，用于测试各种算法的有效性。有了这个数据集，不同的算法可以测试它们的性能并与其他算法进行公平的比较，并促进相应技术在DR临床诊断中的应用，提供标准化的超宽（扫描源）光学相干断层扫描血管造影（UW-OCTA）数据集，用于测试各种算法的有效性。

02

对迁移学习中域适应的理解和3种技术的介绍

我们的目标是在一个标签可用的数据集(源)上训练神经网络，并在另一个标签不可用的数据集(目标)上保证良好的性能。

02

Lcd（一）显示原理

S5PV210处理器中自带LCD控制器，控制LCD的显示，把 LCD 图像数据从一个位于系统内存的 video buffer 传送到一个外部的 LCD 驱动器接口。

03

【深度学习】对迁移学习中域适应的理解和3种技术的介绍

域适应是计算机视觉的一个领域，我们的目标是在源数据集上训练一个神经网络，并确保在显著不同于源数据集的目标数据集上也有良好的准确性。为了更好地理解域适应和它的应用，让我们先看看它的一些用例。

02

3000多条数据里选出200条效果反而更好，MiniGPT-4被配置相同的模型超越了

在生成细节丰富和精确的图像描述方面，GPT-4 已经展现出了强大超凡的能力，其标志着一个语言和视觉处理新时代的到来。

03

[计算机视觉论文速递] 2018-04-17

[1]《Towards Improved Cartoon Face Detection and Recognition Systems》

02

Thermal Object Detection using Domain Adaptation through

最近发生的一起自动驾驶车辆致命事故引发了一场关于在自动驾驶传感器套件中使用红外技术以提高鲁棒目标检测可见性的辩论。与激光雷达、雷达和照相机相比，热成像具有探测红外光谱中物体发出的热差的优点。相比之下，激光雷达和相机捕捉在可见光谱，和不利的天气条件可以影响其准确性。热成像可以满足传统成像传感器对图像中目标检测的局限性。提出了一种用于热图像目标检测的区域自适应方法。我们探讨了领域适应的多种概念。首先，利用生成式对抗网络，通过风格一致性将低层特征从可见光谱域转移到红外光谱域。其次，通过转换训练好的可见光光谱模型，采用具有风格一致性的跨域模型进行红外光谱中的目标检测。提出的策略在公开可利用的热图像数据集(FLIR ADAS和KAIST多光谱)上进行评估。我们发现，通过域适应将源域的低层特征适应到目标域，平均平均精度提高了约10%。

01

Stable Diffusion 3技术报告流出，Sora构架再立大功！生图圈开源暴打Midjourney和DALL·E 3？

Stability AI在发布了Stable Diffusion 3之后，今天公布了详细的技术报告。

01

预测细胞形态对干扰的响应

今天为大家介绍的是来自Fabian J. Theis和Mohammad Lotfollahi的一篇关于细胞形态学的论文。高通量筛选技术的进步使得我们能够探索富含表型信息的方法，例如高内容显微镜技术，从而加速药物靶点鉴定和作用机制研究。然而，将这些实验扩展到庞大的药物或基因干扰空间面临挑战，因为只有少数化合物在筛选中显示活性。尽管机器学习方法在各种应用中被广泛使用，但在预测涉及未知现象的场景时，特别是将未见过的控制细胞图像转换为所需的干扰现象，机器学习方法并未表现出可靠的能力。作者提出了一种生成模型，即图像干扰自编码器（IMPA），它利用未经处理的细胞图像作为输入，预测化学和基因干扰的细胞形态学效应。

03

谷歌发布最新「读屏」AI！PaLM 2-S自动生成数据，多项理解任务刷新SOTA

研究人员将其称为ScreenAI，是一种理解用户界面和信息图表的全新视觉语言模型。

01

web图像的常见应用策略与技巧

本文介绍一些关于响应式图像的适配应用策略，回退原理，SVG的换色技巧，雪碧图的百分比定位计算公式等相关的一些小知识点，目的在于帮助一部分同学快速的理清图像应用思路，以及一些web图像的应用技巧。 1.响应式图像的应用与回退特点：应用简单，上手容易，性能表现良好难点：lazyload实现根据不同设备，不同分辨率，不同像素比使用的响应式图像，常用的有两种场景： 1.1固定尺寸图像基于设备像素比选择，很多网站logo就是固定宽度图像的一个例子，不管viewport的宽度如何，始终保持相同的宽度。在dom

01

web图像的常见应用策略与技巧

文章主要讲述了如何通过设置图片质量、使用矢量图片、设置图片压缩、懒加载等技术来优化图片的加载和显示效果，同时介绍了在特殊场景下如何实现图片的优化显示，最后还介绍了一些关于图片优化的技巧和经验。

09

[译]响应式图像

自从2010年Ethan Marcotte开始讨论响应式网页设计，开发者和设计师们竞相寻求处理响应式图片的方法。这的确是一个棘手的问题，因为我们对同一个网站在众多设备宽度下，使用同一图像源。你愿意在一个大显示屏上显示模糊地、马赛克状的图像？你愿意在你的手机上加载一个巨大的（虽然更漂亮的）图像？这个问题令人左右为难。

02

Source-Free Domain Adaptation for Semantic Segmentation

无监督域自适应（UDA）可以解决基于卷积神经网络（CNN）的语义分割方法严重依赖于像素级注释数据的挑战，这是劳动密集型的。然而，这方面现有的UDA方法不可避免地需要完全访问源数据集，以减少模型自适应过程中源域和目标域之间的差距，这在源数据集是私有的真实场景中是不切实际的，因此无法与训练有素的源模型一起发布。为了解决这个问题，我们提出了一种用于语义分割的无源领域自适应框架，即SFDA，其中只有经过训练的源模型和未标记的目标领域数据集可用于自适应。SFDA不仅能够在模型自适应过程中通过知识转移从源模型中恢复和保存源领域知识，而且能够从目标领域中提取有价值的信息用于自监督学习。为语义分割量身定制的像素级和补丁级优化目标在框架中无缝集成。在众多基准数据集上的广泛实验结果突出了我们的框架相对于依赖源数据的现有UDA方法的有效性。

03

[译]响应式图像

09

Every Pixel Matters: Center-aware Feature Alignment for Domain Adaptive

域适配目标检测旨在将目标检测器适配到未知的域，新的域可能会遇到各种各样的外观变化，包括外观，视角或者背景。现存的大多数方法在图像级或者实例级上采用图像对齐的方法。然而，在全局特征上的图像对齐可能会使得前景和背景像素同时发生缠绕。和现有的方法所不同的是，我们提出了一个域适配框架提前预测目标和中心度来对每个像素都负责。特别地，提出的方法通过给背景像素更多的关注来进行中心可知的对齐，因此比以前的适配方法效果更好。在大量适配设置的大量实验上证明了我们所提出方法的有效性，并且展示了比SOTA算法更佳的表现。

01

GPUImage详细解析（二）

解析 GPUImage详细解析（一）上一篇介绍的是GPUImageFramebuffer和GPUImageFilter。简单回顾一下： GPUImageFilter就是用来接收源图像，通过自定义的顶点、片元着色器来渲染新的图像，并在绘制完成后通知响应链的下一个对象。 GPUImageFramebuffer就是用来管理纹理缓存的格式与读写帧缓存的buffer。这一篇介绍的是GPUImageVideoCamera和GPUImageView。 GPUImageVideoCamera GPUImage

03

Progressive Domain Adaptation for Object Detection

最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使现有标签适应目标测试数据来提供解决方案。然而，领域之间的巨大差距可能会使适应成为一项具有挑战性的任务，从而导致不稳定的训练过程和次优结果。在本文中，我们建议用一个中间域来弥合领域差距，并逐步解决更容易的适应子任务。该中间域是通过平移源图像以模仿目标域中的图像来构建的。为了解决领域转移问题，我们采用对抗性学习来在特征级别对齐分布。此外，应用加权任务损失来处理中间域中的不平衡图像质量。实验结果表明，我们的方法在目标域上的性能优于最先进的方法。

03

【学习图片】13.自动压缩和编码

客户端浏览器与服务器相互通信有许多方式。响应式图像标记语言（尤其是srcset和sizes）使用较少的字符描述了大量信息。

02

【学习图片】11.描述性语法

在这个模块中，我们将学习如何为浏览器提供一系列图像选择，以便它可以做出最佳的显示决策。srcset不是在特定断点切换图像源的方法，也不是为了将一张图像换成另一张。这些语法允许浏览器独立地解决一个非常困难的问题：无缝地请求和渲染一个适合用户浏览上下文的图像源，包括视口大小、显示密度、用户偏好、带宽和一些其他因素。

02

UFA-FUSE：一种用于多聚焦图像融合的新型深度监督混合模型

传统的融合方法和基于深度学习的融合方法通过一系列后处理过程生成中间决策图，得到融合图像。然而，这些方法产生的融合结果容易丢失源图像的一些细节或产生伪影。受到基于深度学习的图像重建技术的启发，我们提出了一种不需要任何后处理的多焦点图像融合网络框架，以端到端监督学习的方式解决这些问题。为了充分训练融合模型，我们生成了一个包含地面真实融合图像的大规模多聚焦图像数据集。为了获得信息更丰富的融合图像，进一步设计了一种基于统一融合注意的融合策略，该融合策略由通道注意模块和空间注意模块组成。

02

如何让训练神经网络不无聊？试试迁移学习和多任务学习

训练深度神经网络是一个乏味的过程。更实际的方法，如重新使用训练好的网络解决其他任务，或针对许多任务使用相同的网络。这篇文章中，我们会讨论两个重要的方法：迁移学习和多任务学习。

02

川普跳「鸡你太美」？这么专业，一定是AI合成的！

去年，来自上海科技大学和腾讯 AI Lab 的研究者的研究论文《Liquid Warping GAN: A Unified Framework for Human Motion Imitation, Appearance Transfer and Novel View Synthesis》入选计算机视觉顶会 ICCV 2019。经过一年的努力，该论文所提方法的改进版诞生了。先来看看效果如何？

02

图像拼接——APAP算法[通俗易懂]

*图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *图像拼接通常用到五个步骤： 1、根据给定图像 / 集，实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构，实现图像映射 4、针对叠加后的图像，采用APAP之类的算法，对齐特征点 5、通过图割方法，自动选取拼接缝

01

CVPR 2018：阿里提出新零样本学习方法，有效解决偏置问题

大多数现有的零样本学习（Zero-Shot Learning，ZSL）方法都存在强偏问题：训练阶段看不见（目标）类的实例在测试时往往被归类为所看到的（源）类之一。因此，在广义ZSL设置中部署后，它们的性能很差。在本文，我们提出了一个简单而有效的方法，称为准完全监督学习（QFSL），来缓解此问题。我们的方法遵循直推式学习的方式，假定标记的源图像和未标记的目标图像都可用于训练。在语义嵌入空间中，被标记的源图像被映射到由源类别指定的若干个嵌入点，并且未标记的目标图像被强制映射到由目标类别指定的其他点。在AwA2，

02

图像检索：基于内容的图像检索技术（三）

无论是对于相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在大规模图像数据集上，它们具有三个典型的主要特征：图像数据量大、特征维度高以及要求相应时间短。下面对这三个主要特征逐一展开说明：

02

arXiv | DAGAN:数据增强生成对抗网络

今天给大家介绍的是来自爱丁堡大学的Antreas Antoniou等人在arXiv上发表的文章”DATA AUGMENTATION GENERATIVEADVERSARIAL NETWORKS”。该模型基于图像条件生成对抗网络，从源域获取数据并学习获取任何数据项并将其生成为生成其他类内数据项。由于这个生成过程不依赖于类本身，它可以应用于新颖的不可见的数据类。

02

如何让训练神经网络不无聊？试试迁移学习和多任务学习

训练深度神经网络是一个乏味的过程。更实际的方法，如重新使用训练好的网络解决其他任务，或针对许多任务使用相同的网络。这篇文章中，我们会讨论两个重要的方法：迁移学习和多任务学习。

05

TPAMI 2022｜3D语义分割中域适应的跨模态学习

域适应是在标签稀缺时实现学习的一项重要任务。虽然大多数工作只关注图像模态，但存在许多重要的多模态数据集。为了利用多模态进行域适应，我们提出了跨模态学习，我们通过相互模仿来加强两种模态的预测之间的一致性。我们限定网络对标记的数据做出正确的预测，并对未标记的目标域数据进行跨模态的一致性预测。无监督和半监督的域适应 settings 的实验证明了这种新颖的域适应策略的有效性。具体来说，我们评估来自 2D 图像、3D 点云或两者都有的 3D 语义分割任务。我们利用最近的自动驾驶数据集来产生各种各样的域适应场景，包括场景布局上、光照上、传感器设置上、天气上的变化，以及 synthetic-to-real 的设置。在所有域适应场景中，我们的方法显著地改进了以前的单模态域适应的 baseline 。

01

KiTS2023——肾脏和肾脏肿瘤分割挑战赛

今天将分享肾脏和肾脏肿瘤分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。

01

web图像的常见应用策略与技巧

文章主要讲述了如何通过修改SVG的src属性来加载不同版本的SVG文件，并介绍了两种回退策略：使用image-set和动态设置src。同时，也介绍了一些关于加载优化的技巧，例如使用data uri和base64编码。在总结中，提到了这些技术的使用场景和注意事项，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭