今天，我将向你分享20个极其简单的设计技巧，这些技巧不需要任何特殊技能，但是，可以帮助你如何改善丑陋的设计，提升你的审美。 但是，请记住，这些不是规则，而是在大多数情况下使用的有效技巧。...没有好的图像？那就黑白相间。你就可以获得具有正确构图的野兽派设计。这可以帮助你了解平衡空白以及如何使用文本和几何形状。 让我们看一个简单的例子。这个例子简单有效。 ? 02、创建一个“平衡方案”。...当你正在使用的两种字体应用于你正在设计的具有百年历史的公司网站的漂亮日期覆盖物中时，可能会很烂。 让我们看一个示例，其中，我使用了3种不同的字体。 ?...为避免对比度问题，当使用较大的文本时（如我在模型中所做的那样），黄色的常见用法是黑色和白色。 黄色的另一个问题是，在他的柔和色版本中效果不佳：柔和的黄色变成棕色或金色，示例如下： ?...尝试四处移动并破坏标准的网格布局。但是，这是最难把握的技巧之一，而创建不平衡的合成非常容易。 这是几分钟内进行的两次设计的尝试。 ? ? 对齐仍然是基本的，但是，你可以看到还有更多的事情要做。
介绍 深度学习研究的一个新兴领域是致力于将DL技术应用于3D几何和计算机图形应用程序， 对于希望自己尝试3D深度学习的PyTorch用户而言，一个叫Kaolin 库值得研究。...拓扑修改网络（TMN）通过另一个两个新阶段在Pixel2Mesh上进行迭代：变形修改阶段（用于补偿会增加模型重建误差的错误面孔） ）和边界优化阶段。 ?...对于在时间n的给定输入令牌，模型实际上可以在序列的后面“看到”目标值，当您尝试仅根据先前的序列值对模型进行条件调整时，这将成为一个问题。...前提很简单：仅从softmax分布中共享top-p概率质量的标记中随机抽取下一个标记。在推理时将其应用于生成网格，同时避免序列退化。...对于图像和体素，编码器会创建一组嵌入，然后将其与transformer 解码器进行交叉注意。 结论 PolyGen模型描述了用于有条件生成3D网格的强大，高效且灵活的框架。
CameraX 是一个 Jetpack 支持库，旨在帮助您简化相机应用的开发工作。...您可以在 1.1 版本中试用这些 API。 YUV 至 RGB 的转换 另一个呼声很高的功能是 YUV 到 RGB 的转换，我们来了解一下此功能。...修复单像素漂移 YUV 转换还修复了部分设备上存在的单像素漂移问题。在这些设备上，YUV 输出经过桶形移位一个像素，导致最右边的一列数据出现在图像的左边缘。...HDR (高动态范围) : 拍照时使用不同的自动曝光 (AE) 配置，以获得最佳效果。 NIGHT (夜间) : 在低照度环境下 (通常是在夜间) 捕获最佳静态图像。...CameraState API 现在可以提供诸如另一个应用正在使用相机或者正处于勿扰模式等更多有关相机状态的信息，使得应用能够围绕不同的相机时间来设计更好的界面和用户体验流程。
相机和投影仪是由Versavis板触发的硬件，便于图案投影和图像采集的同步。SL传感器还具有一个IMU，该IMU未用于所提出的算法，但可在未来用于需要运动估计的SL运动补偿策略，例如视觉惯性里程计。...这是在HDMI反馈显示图像的更好选择，其中投影仪自动对需要使用附加步骤进行补偿的图像应用伽马校正。...线性运动补偿节点对图像阵列执行相位相关图像对齐，如果不需要，可以在不使用该节点的情况下初始化重建流程。 解码器节点接收捕获的图像，并将其转换为规定的水平和/或垂直投影坐标图。...图9.具有（右）和不具有（左）扫描mask运动补偿的3D点云图像 图9显示了使用和不使用运动补偿时产生的扫描。很明显，我们的运动补偿策略能够消除由线性运动引起的失真。...SL传感器和TLS网格之间存在较大偏差的另一个原因是SL传感器能够捕捉TLS无法捕捉的细微细节。
如图 14 所示的图像分类例子中，即使是微小的图像也具有很高的维度。直观地说，当我们把图像解析成一个向量并将其输入给简单的感知器神经网络时，有很多图像中的结构被破坏和丢弃。...图 16：咖啡因分子结构 实际上，分子结构只是具有不规则的非欧结构的数据中的一种，我们希望将深度学习技术应用于该领域。此外，社交网络也是另一个非常重要的使用非欧结构数据的场景。...6 网格 图 45：环图 接下来，我们将从另一个视角讨论另一种几何结构——网格。网格是一类经常被研究的图，图 45 展示了一种被称为「环图」的网格。...循环矩阵可以与移位算子交换，这也从另一个侧面说明卷及操作是一种具有移位等变性的操作。我们不仅可以断言每个循环矩阵可以与移位交换，而且可以与移位算子交换的矩阵也一定是循环矩阵。...图 52：SO(3) 群上的卷积 因此，如果我们想要在其它层中应用上述卷积操作，只需要将其应用于旋转点的三维流形 SO(3) ，而不需要再应用于球面上。
该任务的主要挑战在于如何在生成设置中通过动画建模准确的变形并保留身份，即仅使用 2D 图像的非结构化语料库进行训练。...此外，通过另一个三平面分支表示静态部分（身体、头发、背景等），并通过 alpha 混合集成两者。...首先，与高度依赖于精确底层几何体的其他显式变形相比，神经纹理嵌入了高维特征，这些特征可以补偿不完美的几何体，因此更适合模板网格不准确的设置。...在实践中，考虑到左右对称性，光栅化应用于左视图和右视图，并且通过求和将光栅化特征连接到一个平面。...我们用水平翻转来增强 FFHQ，并使用离线姿态估计器来标记具有近似相机外部参数和常数内部的图像。为了支持全姿态动画，还考虑了平面内（滚动）旋转。
对数据进行预处理基本上要比直接将其输入深度学习模型更好。有时，甚至可能不需要深度学习模型，经过一些处理后一个简单的分类器可能就足够了。 最大化信号并最小化图像中的噪声使得手头的问题更容易处理。...在构建计算机视觉系统时，应考虑使用滤波器来增强特征并使图像对光照、颜色变化等更加稳健。 考虑到这一点，让我们探索一些可以帮助解决经典计算机视觉或基于图像的深度学习问题的方法。...这就是CLAHE 的用武之地。使用这种方法，图像被分成 m x n 网格，然后将直方图均衡应用于每个网格。可以使用交互式滑块找到理想的对比度阈值和网格大小，如下所示。...在某些目标使用旋转和翻转进行增强的情况下也是如此。在增强时更改图像属性（例如颜色）时要非常小心。此外，请确保扩充数据不会更改图像的标签。 始终检查增强图像是否有意义并反映现实世界。...后处理完整性检查: 模型训练好之后，执行一些完整性检查也很重要： 确保在多类分类器的情况下所有类的输出总和为 1。 确保在测试或部署模型时也应用训练期间应用于图像的预处理。
在计算机视觉问题（例如图像分类）中可能最好地看到了这一点。即使是很小的图像也往往具有很高的尺寸，但是从直观上讲，当人们将图像解析为矢量以将其馈送到感知器时，它们会被破坏并丢弃很多结构。...如果现在仅将图像移位一个像素，则矢量化的输入将有很大的不同，并且神经网络将需要显示很多示例，以了解必须以相同的方式对移位的输入进行分类[7]。...（Ω））定义在域（网格Ω）上，其对称性（平移组?）通过组表示ρ（?）在信号空间中起作用（移位算子 ）。假设函数f（例如图像分类器）如何与该组交互将限制假设类别。...在计算机视觉领域，图像分类很好地说明了人们希望拥有不变函数的情况（例如，无论猫在图像中的位置如何，我们仍然希望将其分类为猫），而图像分割，其中输出是逐个像素的标签遮罩，是等变函数的一个示例（分割遮罩应遵循输入图像的变换...另一个强大的几何先验是“尺度分离”。在某些情况下，我们可以通过“同化”附近的点并生成与粗粒度算子P相关的信号空间的层次结构，来构建域的多尺度层次结构（下图中的Ω和Ω'）。尺度，我们可以应用粗尺度函数。
要从小类中重新采样，会在图像中随机裁剪一个区域以创建一个新样本。这是基于这样的假设，即裁剪后的图像将包含该类特征相同的元素。 ?...在开始训练之前，将数据集分为一个训练集（80％）和一个验证集（20％）。将以上讨论的所有处理技术都应用于这两个集合，除了仅在训练集合上使用的图像增强。...其中，ResNet18是我采用的体系结构，因为它在运行5个时期后运行各种体系结构后，在对数据进行训练后可提供最佳的验证准确性。在尝试了不同数量的冷冻层后，发现7个是最好的。...其他想法 这是必须解决的其他一些想法，这些想法要么效果不好，要么没有尝试的方法。 单通道图像 图像是灰度的，因此尽管在加载图像时将它们编码为三个通道，但它们可以表示为单通道矩阵。...其他合奏方法 还尝试过对通过其他方式检索的模型进行整合，例如在使用不同处理方法（使用/不使用类平衡，使用不同的图像增强技术，使用不同的数据增强方法）后在图像上训练的模型，但是这些方法在计算上更加昂贵，并且无法提供明显的效果更好的准确性
bcasal用户说： “这个插件及其插件正是我们需要的，以便能够在我们的网站上播放360º视频。 强烈推荐！” 基本网格图库 您在寻找灵活性吗？...媒体网格响应式产品组合 Media Grid是一个WordPress画廊插件，可实现无限创意。 该插件为一键式设置提供了十种预设样式，或者设计您自己的布局并混合媒体类型以创建真正独特的图库 。...我们每天都使用它。” 图片库 合理的图像网格 使用此WordPress照片库创建引人注目的叙述。...用户dehlia13300说： “我用过的最灵活的网格插件。 我绝对喜欢它！ 这真的很容易使用，文档非常有帮助。 任何博客，网站和电子商务都必须有A。...优步网格 另一个基于网格的WordPress画廊插件UberGrid使用手动或自动从WordPress提取内容创建了一个时尚的方形主题画廊 。
3、FPGA的图象处理系统算法的实现 图像算法处理系统中的存储模块能够将提前准备好的图象数据进行存储，运算单元负责各项计算任务，促进实现各种图像处理算法，只需要将其中的数值进行更换即可。...当一个是三乘三中值邻域滤波器模板对目标图象进行作用时，首先应该了解这一滤波器中的九个数据信息，随后才能更好地使用中值滤波算法，而ROM中所储存的灰度数据主要可以在Verilog HDL的编程下，将其中的具体数值解读出来...在一个全面的系统设计当中，例如设计DSP应用系统，需要通过数据缓冲移位寄存器，以移位寄存器RAM为基础的IP核就是一种高效的处理措施。...以移位寄存器RAM为基础的IP核属于一种参数化的移位寄存器，同时TAPS值在一定程度上也影响了系统中移位寄存器在一时间点中的输出数据总路数，这种IP核十分适用于有限冲击响应滤波器和线性反馈寄存器。...主要负责工作包括辅助运算单元在 ROM中准确读取数据信息，操作运算单元落实图像处理算法，帮助运算单元和数据传输子系统进行信息流通等。
近期在全力备战我的第一个全马，每天要花比较多的时间在跑步上，而跑完步之后只想好好休息，所以最近花在研究机器学习上的时间明显减少，等熬过这段时间可能会好一些。...认识到未来许多有趣的数据科学应用程序将涉及处理图像，我的团队和我决定尝试参加托管在Kaggle上的Google AI Open Image挑战赛。...你可以使用预先训练的模型并根据需要进行编辑以满足你的需求。你将需要GCP或其他允许更高计算能力的平台。数学很难，读别人的文章会很快放弃。...对象检测是一个非常具有挑战性的主题，但不要害怕并尝试尽可能多地从各种在线资源中学习，如Coursera、YouTube教学视频、GitHub和Medium。...数据增强 - 稍微修改现有图像以创建新的图像 图像复制 - 我们可以多次使用相同的图像来训练特定稀有类别的算法 组合 - 在多数类别上训练一个模型，为少数的类别训练另一个模型并使用两者的预测。
生成性SVG网格自动生成艺术画作对于每一个喜欢创造艺术画作但又觉得在代码中更自在的人来说是一个绝好的机会。比方说，你想创造几何图案，生成艺术画作将解决你的选择困难症。我使用什么形状？我把它们放在哪里？...以及我应该使用什么颜色？如果你想尝试一下，Alex Trost写了一篇关于用SVG网格创建生成艺术画作的教程，它一定会激发你的创造力--并让你对SVG有更多了解。...因为有多种方法可以在CSS或SVG中创建这样的效果，他决定探索每一种解决方案带来的利弊。如果你想创建一个切割效果，Ahmad Shadeed会帮助你找到适合你使用情况的最佳技术。...弹性、重复性SVG蒙版有时是一个小想法，一个项目中的小细节，你在修补时不能放过，直到你想出一个量身定做的解决方案来实现它。乍一看没什么大不了的，但需要你跳出框框来思考。...Cassie Evans使用SVG的内部坐标系统来创建一个滑动的图像网格。Cassie没有在CSS Grid上建立她的图像网格，而是使用SVG的内部坐标系统（它是响应式的设计）来设计网格布局。
将机器学习应用于3D数据并不像应用于图像那样简单。3D数据有很多表示形式，但选择决定了您可以使用哪种学习策略。在本文中，我将介绍一个特别有趣的策略(至少对我来说是?)...体积元素 体素方法在不牺牲卷积的情况下解决了投影方法的许多问题。通过将3D空间划分为箱，创建一个密集的占用网格，如果它在模型中，则为每个单元格分配一个布尔值。网格布局很容易应用3D卷积。...在应用第一次卷积之前，我们必须创建一个类似于二维图像中的RGB通道的输入特征表示。...利用网格的拓扑结构(即顶点和面信息)，而不是将其视为点云。 网格卷积保留了卷积的便利性质，但允许应用于图形数据。三维网格的5个输入特征类似于输入图像的RGB特征。...它是用PyTorch编写的，并提供了许多有用的脚本，用于在本文中讨论的各种数据集上尝试该模型。我发现它非常干净和易于使用，所以如果你好奇，它值得一看。一如既往，感谢您的阅读和继续学习!
假设一帧图像的大小为1280*720，首先将其以网格状的形式分成160*90个尺寸为8*8的彼此没有重叠的图像块，接下来才能对每个图像块进行DCT变换。...运动估计技术一般将当前的输入图像分割成若干彼此不相重叠的小图像子块，例如一帧图像的大小为1280*720，首先将其以网格状的形式分成40*45个尺寸为16*16的彼此没有重叠的图像块，然后在前一图像或者后一个图像某个搜索窗口的范围内为每一个图像块寻找一个与之最为相似的图像块...这个相减过程叫运动补偿。 由于编码过程中需要使用参考图像来进行运动估计和运动补偿，因此参考图像的选择显得很重要。...B帧的编码方式与P帧相似，惟一不同的地方是在编码过程中它要使用一个前面的I帧或P帧和一个后面的I帧或P帧进行预测。由此可见，每一个P帧的编码需要利用一帧图像作为参考图像，而B帧则需要两帧图像作为参考。...另一个应用是进行反量化和反变化后的到信号X’，该信号将与运动补偿输出的图像块相加得到新的预测图像信号，并将新的预测图像块送至帧存储器。
在本节中，我们将介绍为帮助我们了解如何处理图像数据而准备的ImageData笔记本； 下载并获取 MNIST 数字； 将图像视为原始数字； 最后，根据此数值数据可视化实际图像。...好吧，我们经常将这种数据类型用于源数据，特别是对于像前一个图像一样的黑白图像。 当我们将其转换为实际的机器学习格式时，我们将使用浮点数。 将图像转换为张量 在上一节中，我们了解了张量是什么。...它们只是被编码为张量（浮点数的多维数组）： 输出位图 创建机器学习算法时，我们要做的是让计算机学习或发现将一个图像（数字 9）转换为另一图像（在第 9 列上设置一位的位图）的函数， 这就是我们所说的机器学习...仅仅因为您在尝试的第一个模型中放入了1，2或5，这并不意味着它们在另一个模型中具有相同的相对值。 因此，将它们粉碎成概率可以进行比较。...然后，我们设置一个计时器； 我想知道这需要多长时间。 现在，我们设置了带有交叉验证的网格搜索。
在计算机视觉问题（例如图像分类）中可能最好地看到了这一点。即使是很小的图像也往往具有很高的尺寸，但是从直观上讲，当人们将图像解析为向量以将其馈反馈送到感知器时，很多图像的结构会被破坏并丢弃。...如果现在仅将图像移位一个像素，则向量化的输入将有很大的不同，并且神经网络将需要显示很多示例，因此必须以相同的方式对移位的输入进行分类。...在我们的图像分类示例中，输入图像x不仅是d维向量，而且是在某个域Ω上定义的信号，在这种情况下，该信号是二维网格。 域的结构由对称群变换?（在我们的示例中为一组二位变换-作用于域上的点。在信号?...在计算机视觉领域中，图像分类是一种典型的人们希望得到不变函数的任务（例如，无论猫位于图像的什么位置，我们都希望将该图分类为猫）；而图像分割任务的输出是一个像素级别的标签掩模，这是一种等变函数（分割掩模需要遵循输入图像的变化...“尺度分离” 另一个强大的几何先验是“尺度分离”。在某些情况下，我们可以通过“同化”附近的点并产生与粗粒度算子P相关的信号空间的层次结构，来构建域的多尺度层次结构（下图中的Ω和Ω’）。
从形式上讲，该任务需要输入带有关系的图像，并输出主体和客体的定位。...当一个移位操作学习将焦点从主体转移到客体时，逆谓词移位以相似的方式将焦点从客体转移回主体。...在细化客体的新评估时，我们通过关注偏移区域来修改图像特征。同时，我们学习从初始客体到主体的逆向变换。我们通过两个谓词移位模块以迭代的方式在主客体之间传递消息，以最终定位这两个实体。 ?...图 3：( a ) 相对于图像中间的主体，谓词 left 在使用关系查找对象时将焦点转移到右边。相反，当用客体来寻找主体时，逆谓词 left 会把焦点转移到左边。...我们通过谓词建模来描述以上关系中实体之间的循环条件，这些谓词将实体连接为从一个实体到另一个实体的焦点移位。
、眼睛）来创建一个类似于指定肖像的角色， 最近，一些开发人员也尝试开发一些新方法，通过分析真实人物的面部图像，自动定制角色的面部，但这些方法实际效果通常不佳，要么过程复杂，要么对人脸形状和纹理的自由度有限...所创建的数据集在种族和性别上是平衡的，面部形状和纹理都是从原始图像中创建； 2、提出了一种将重建的三维人脸形状转化为游戏网格的方法，可以直接在游戏环境中使用，该方法不依赖于网格连通性，计算效率高； 3、...最后，使用游戏网格、精细纹理贴图、姿势和照明系数，研究人员使用可微渲染器将面部网格渲染为 2D 图像，并强制该图像与输入的面部照片相似。...为了进一步改进结果，他们还引入了两个鉴别器，一个用于人脸图像，另一个用于生成人脸纹理图。...此外，还创建了一个种族和性别平衡（RGB）数据集，并将其命名为 “RGB 3D 人脸数据集”，与其他需要多视点图像的方法不同，他们的方法只使用单视点图像即可，并且容易获取。
也就是说，该方法实际上是一种翻译过滤器，可以快速从几个异构的手绘示例 Sk 中学习风格，并将其“翻译”给视频序列 I 中的任何一帧。 这个图像转换框架基于 U-net 实现。...研究人员使用网格搜索法，对超参数的4维空间进行采样：Wp——训练图像块的大小；Nb——一个batch中块的数量；α——学习率；Nr——ResNet块的数量。...为此，研究人员采用了在时域中运行的双边滤波器的运动补偿变体。 第二个原因，是风格化内容的视觉歧义。解决方法是，提供一个额外的输入层，以提高网络的判别能力。...该层由一组随机2维高斯分布的稀疏集合组成，能帮助网络识别局部上下文，并抑制歧义。 ? 不过，研究人员也提到了该方法的局限性： 当出现新的没有被风格化的特征时，该方法通常不能为其生成一致的风格化效果。...处理高分辨率（如4K）关键帧比较困难 使用运动补偿的双边滤波器，以及随机高斯混合层的创建，需要获取多个视频帧，对计算资源的要求更高，会影响实时视频流中实时推理的效果。
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