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FPGA中截位导致的直流分量如何去除？

因此，如果我们想输出16bit的数据，而且我们可以保证输入的数据不是满量程的，那么我们直接截取[30:15]位即可。但这样的话，跟floor的效果是一样的，即向下取整，会导致直流分量。...如何避免这个问题呢？我们在截位时，可以使用round（即四舍五入）的方式。   ...首先来看在Verilog中如何进行round截位，假设相乘的结果是mul，那我们可以采用如下方式进行截位： assign cbit = mul[31]?...(mul[14] & (|mul[13:0])):mul[14]; assign mul_round = mul[30:15] + cbit;   如果是在System Generator中，这个问题就更简单了...可以采用如下方式： 其中，round模式可以直接在Shift3中选择：   这里多补充一点，使用System Generator完成常规的信号处理，确实是非常的好用，而且验证起来也很简单。

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浙大 & 蚂蚁 | 提出MyGO框架，旨在提升多模态知识图谱（MMKG）完整性！

引言 如何有效融合图像、文本等多模态信息以提高多模态知识图谱（MMKG）完整性，一直是多模态知识图谱的研究热点。当前MMKG补全方法往往忽略了多模态数据中的细粒度语义细节，进而影响了模型性能。...尾实体）进行封装，并结合多模态数据(图像、文本等）来提供额外的实体上下文信息，「这些丰富的三元组及其多模态内容共同构成了一个庞大的多模态语义网络」。...在处理多个模态实例时，如多个图像，这些方法可能会丢失重要信息。原始的模态数据包含了丰富的语义单元，这些单元是理解实体特征的关键。...但是，现有的方法往往通过生成静态嵌入来处理这些数据，导致有价值的细节信息丢失，限制了模型性能。...此外，FGCL 模块还会从 Transformer 的输出中提取额外的表示，以捕捉实体特征的不同方面。这些表示被用来构建实体的候选集，用于对比学习。

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    图像和LiDAR点云的可微分配准

    然而这些方法在将点和像素鲁棒地映射到共享的潜在空间方面存在困难，因为点和像素具有非常不同的特征，用不同的方式学习模式，而且它们也无法直接在变换上构建监督，因为PnP是不可微分的，导致不稳定的配准结果。...我们基于CNN设计了体素和像素分支，以在表示为网格的体素/像素上执行卷积，并集成了额外的点分支，以在体素化过程中丢失的信息。我们通过在概率PnP求解器上直接施加监督来端到端地训练我们的框架。...引入point分支，受PointNet++启发，用于恢复在voxel化期间丢失的详细3D模式。 pixel分支基于卷积U-Net，提取全局2D图像特征。...框架设计验证：我们通过四种变体验证了框架中每个设计的有效性，包括去除体素分支、去除点云分支、替换自适应加权优化损失以及去除可微PnP驱动的端到端监督。...结果如表4显示，在两个模态上使用更高分辨率会带来更好的效果，因为低分辨率图像可能丢失一些视觉信息，而低密度点云则可能失去详细的几何结构，我们选择在性能和效率之间找到平衡的适当设置。

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    微软开源 PromptFix | 从命令到图像，引领扩散模型进入精确控制新时代 ！

    此外，扩散过程的随机性导致在需要保留生成图像细节的任务中存在缺陷。 为了解决这些限制，作者提出了PromptFix，一个使扩散模型能够遵循人类指令执行各种图像处理任务的全面框架。...实验结果表明，在基于指令的范式中，作者的模型在三个图像编辑任务（着色、水印去除、目标去除）和四个图像恢复任务（去雾、除雪、超分辨率和低光照增强）上，在感知像素相似性 [72] 和无参考图像质量 [68]...针对基于指令的扩散模型在低 Level 任务中的高频信息丢失和处理严重图像退化失败的问题，提出了高频引导采样和辅助提示模块到扩散模型。...为了保持空间信息，作者使用一个修改后的VAE解码器将潜在空间映射到像素空间。作者通过将VAE编码器的跳跃连接特征通过额外的LoRA卷积[25]来修改VAE解码器，以合并特征图。...PromptFix通过高频指导采样和基于VLM的辅助指令模块，有效地解决了空间信息丢失和降质适应的挑战。这些机制提高了模型在基于指令的图像处理范式中的性能。

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    Luminar Neo for Mac(AI技术图像编辑软件) 1.5.1激活版

    Luminar Neo for Mac是一款款由未来 AI 技术驱动的创意图像编辑器。它使创作者能够将他们最大胆的想法变为现实并乐在其中。...图片Luminar Neo for Mac(AI技术图像编辑软件)软件特征使用直观的 AI 工具掌握人像修饰使用 FaceAI 和 SkinAI 修复皮肤瑕疵并突出美丽的面部特征。...在任何光线下使用任何镜头创建散景效果Portrait BokehAI 工具可创建奶油般的散景背景模糊效果，几乎适用于任何人像照片。精确控制景深、柔和度和发光。去除背景而不使用遮罩忘记耗时的手动选择。...六个 AI 控件允许在高光、中间色调和阴影中进行更多定义，以获得详细的图像。使用虚拟闪光灯重新点亮 3D 背光照片使用 RelightAI 功能重新点亮幻灯片中的背光照片或变暗图像。...Luminar Neo 计算照片的深度并创建精确的深度图，以在 2D 图像上空间分布光。

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    学习音视频解码你应该知道的东西

    扫描 将平面图像的各个像素亮度，按照一定的顺序转换成电信号，一个一个传出去，在接受端按照相同顺序在同幅比平面上恢复，由于人眼有视觉惰性，我们会感觉到图像的每个像素点是同时发光的。...电视图像的基本参数 图像的几何特征: a.屏幕的比例: 4:3 \ 16:9 b.扫描的线性程度 电视图像的基本参数 a.清晰度与分解力 b.图像信号的最高频率 c.扫描行数z d.图像的亮度层次...j.低空间频降低眼睛对图像闪烁的敏感度 视频数据使用的压缩技术 MPEG-Video 图像压缩技术可以归纳为两个要点: 在空间方向上，图像数据压缩采用JPEG压缩算法来去除冗余信息 时间方向上...中，它的第一个字节标志该单元中数据的类型。...GOB\GOP\图像等头信息是至关重要的，包含这些信息的包的丢失常导致与这些信息相关的图像不能解码。

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    唐本忠Mater Horiz：光活化二氢生物碱具有高时空分辨率，可用于癌细胞成像和化学疗法

    全身给药的化学治疗剂通常具有较低的治疗功效和脱靶毒性。相反，可光活化的癌症治疗可以实现图像指导的治疗剂量和位置的精确控制。...然而，常规的可光活化的化学治疗剂通常需要通过合成修饰具有额外的光反应性基团的化学治疗剂，这会导致不良的有毒副产物并严重限制了它们的应用。...为了证明该策略的功效，作者利用DHCHE和DHSAN的天然二氢苯并[c]菲啶生物碱作为可光活化的治疗剂，通过在光照射下原位转化成核靶向的CHE和SAN来实现对癌细胞的选择性成像和杀伤作用。...值得注意的是，CHE具有聚集诱导发光（AIE）特征，可用于精确控制治疗剂量。因此，基于光氧化脱氢反应的这种可光活化策略有望用于临床中的精确癌症治疗。 作为化学治疗剂的生物碱有望用于癌症治疗。...同时，CHE化合物具有聚集诱导发光（AIE）特性，可用于通过核靶向和开启红色荧光成像精确控制治疗剂量。因此，可光活化的二氢生物碱可以作为AIE活性治疗药物，用于精确的癌症治疗。

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    Unity通用渲染管线（URP）系列（十二）—— HDR（Scattering and Tone Mapping）

    它不是均匀的圆形模糊发光，我们将看到多点不对称的类似原点的图案，这些图案也具有色相偏移，这是我们自己的眼睛所特有的。但是我们的光晕效果将代表具有均匀散射的无特征相机。 ?...但是，这同样会消除光线，从而使图像变暗。 ? （阈值为1 knee为0 强度为1） 我们需要补偿丢失的散射光。...（Bloom 叠加和散射表现） 发光的物体显然应该是明亮的，但我们仍然无法感觉到它们相对于场景其余部分的亮度。为此，我们需要调整图像的亮度（增加其白点），以使最亮的颜色不再超过1。...3.1 额外的 Post FX步骤 在bloom之后，我们在一个新的post FX步骤中执行色调映射。...（色调映射模式设置为None） 3.3 Reinhard 色调映射的目的是降低图像的亮度，以使均匀的白色区域显示多种颜色，从而揭示丢失的细节。就像当你的眼睛适应突然明亮的环境，直到你再次看到清晰。

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    《C++智驱：人工智能数据噪声的精准识别与过滤之道》

    在数据传输过程中，信号的衰减、干扰以及传输错误等问题，也可能导致数据发生畸变，产生噪声数据。此外，在数据存储过程中，存储介质的故障、数据的丢失与恢复错误等情况，同样可能使数据被噪声所“污染”。...这些噪声数据不仅会增加数据的冗余度，占用大量的存储空间，还会在人工智能模型训练过程中误导模型的学习方向，使模型难以捕捉到数据背后真实的规律和特征，最终导致模型的性能大打折扣。...例如，在自动驾驶汽车的视觉系统中，摄像头采集到的图像数据可能会受到各种噪声的干扰，如果不能及时去除这些噪声，将会影响汽车对道路、交通标志和行人的识别精度，从而危及行车安全。...在自然语言处理领域，C++可以对文本数据中的噪声进行识别和清理，如去除文本中的错别字、乱码、重复字符以及无关的标点符号等。...此外，在实际应用中，还需要考虑噪声识别与过滤过程中的数据丢失和信息损失问题。过度的噪声过滤可能会导致一些有用信息的丢失，从而影响人工智能模型的学习效果。

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    EfficientDeRain: Learning Pixel-wise Dilation Filtering for High-EfficiencySingle-Image Deraining

    1、介绍  户外视觉系统（例如，静止图像或动态视频序列）捕捉到的降雨模式或条纹通常会导致图像或视频中出现尖锐的强度波动，导致视觉感知系统在不同任务中的性能下降，例如行人检测（Wang et al.2018...在这项工作中，我们从不同的角度来处理单个图像的去噪问题，旨在提出一种有效而通用的去噪方法。首先，我们提出的方法是无模型的，它不假设降雨是如何产生的。...直观地说，当降雨条纹覆盖图像的大区域时，大尺度内核可以使用远离降雨的相关像素进行有效的去噪。一个简单的解决方案是直接预测多尺度核，从而导致额外的参数和时间成本。...此外，我们还分析了四种变体的时间成本，并观察到：所提出的膨胀滤波仅导致约1.5ms的额外成本。...此外，我们还展示了四种变体的时间成本，并观察到：所提出的膨胀滤波只会导致大约1.5毫秒的额外成本。

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    【数据挖掘 | 数据预处理】缺失值处理 & 重复值处理 & 文本处理 确定不来看看？

    缺点：可能会使数据变得更复杂，某些算法可能需要额外的调整才能处理分类特征。 多重插补 使用多个插补模型，通过迭代的方式进行插补。...优点：保留了数据集中的唯一信息；缺点：可能会导致数据丢失，特别是在其他列的值也存在差异的情况下。 标记重复值 标记数据集中的重复值，以便后续分析中可以识别它们。...一般来说有现成的停用词, 实际还要根据实际问题去除额外不需要的文本 优点：减少数据维度，提高后续步骤的效果。缺点：有时可能会去除一些重要的上下文信息。...优点：减少词汇的多样性，提高模型的泛化能力。缺点：可能导致一些信息的丢失。 词干提取（Stemming） 通过去除单词的后缀，将单词转换为它的词干形式。...根据数据集去除对目标无用的数据，例如电商数据默认好评”您没有填写内容，默认好评“ 优点：提高文本质量，减少不相关的信息。缺点：可能会丢失一些有用的特征。

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    PASD：像素感知的稳定扩散超分辨率和个性化风格网络

    引入像素感知的交叉注意力模块，使扩散模型能够在像素级别感知图像局部结构，而退化去除模块用于提取退化不敏感特征，与图像High-level信息一起指导扩散过程。...退化去除模块 真实世界的低质量(LQ)图像通常会遭受复杂和未知的退化。因此，本文使用退化去除模块来减少退化的影响，并从低质图像中提取"干净"的特征来控制扩散过程。...(PACA)模块 利用预训练的 T2I 扩散先验进行图像复原任务的主要挑战在于如何使扩散过程能够感知像素级别的图像细节和纹理。...然而，简单地将两个网络的特征图相加可能无法传递像素级的精确信息，从而导致输入的LQ和输出的HQ图像之间的结构不一致。 本文引入了一个简单的像素感知交叉注意力( PACA )来解决这个问题。...我们使用预训练的Res Net、YOLO和BLIP网络从LQ输入中提取图像分类、目标检测和图像描述信息，并使用CLIP 编码器将文本信息转换为图像级特征，提供额外的语义信号来控制扩散过程。

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    在线试玩 | 对齐、生成效果大增，文本驱动的风格转换迎来进阶版

    现在的方法主要在解决的问题是风格图像中的内容元素泄漏进风格化图像中，导致风格化图像完全不遵循文本条件，即内容泄漏问题。...最后，风格迁移可能会引入一些不期望的图像特征，影响文本到图像生成模型的效果稳定性。例如，一种常见问题是布局不稳定（例如棋盘格效应），即重复的图案会不经意地出现在整个生成图像中，不论用户的文本条件如何。...这突显了风格迁移过程中额外复杂性带来的挑战。 当前风格化文生图模型存在的问题可以总结归纳为以下三个方面： 风格化图像过拟合导致保持文本对齐准确性困难。...（Adapter-Based）中的加权求和策略，且不需要进行额外的训练。...二是替换自注意力图只需要在去噪前期进行，当教师模型参与的去噪过程过长会导致风格特征的丢失。 教师模型稳定图像生成示例。

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    迟到的 HRViT | Facebook提出多尺度高分辨率ViT，这才是原汁原味的HRNet思想

    额外的非线性和辅助快捷键增强了特征的多样性，增强了表达能力; 采用混合尺度卷积前馈网络加强多尺度特征提取; HR卷积stem和高效的patch embedding layer保持更多的低层次细粒度特征，...高层语义：最低分辨率(LR)分支包含了大多数参数，在提供高级特征作为粗分割图时非常有用。然而，它的小空间尺寸丢失了太多的图像细节。...2、Nearly-even Block Assignment 一旦确定了总分支深度，一个唯一的问题(在连续的ViT变体中不存在)就是如何将这些块分配给每个模块？...这些HR路径将更多的图像信息注入LR路径，以减少信息的丢失，并加强反向传播过程中的梯度流，以方便LR Transformer block的训练。...MixCFN 去除MixCFN直接导致ImageNet精度下降0.66%，Cityscape mIoU损失0.11%，效率提高幅度很小。可以看到，MixCFN块是保证性能的一项重要技术。

    1.7K20

    CVPR2023 | 提升图像去噪网络的泛化性，港科大&上海AILab提出 MaskedDenoising，已开源！

    因为深度网络很容易过拟合训练数据,普通的学习方式使得网络仅仅学会如何去除高斯噪声,未学会图像的内在结构。...这说明模型是靠识别噪声本身来起去噪作用的,而不是真正理解图像内容。只要是训练过程中见过的噪声类型,不管图像是什么,模型都可以去除。这样就解释了为什么这类模型泛化能力较差,测试噪声一变模型就失效了。...因此,这篇论文要解决的核心问题是:如何提高深度学习去噪模型的泛化能力,使其不仅能去除训练使用的噪声类型,还能够很好地处理其他未知的噪声,适应更广泛的场景。...较小的比率不足以使网络学习到图像的分布，因为更多的噪声模式被保留下来。较大的比率提高了模型的泛化能力，因为模型更加关注重构。但与此同时，一些图像细节可能会丢失。...不同噪声的特征分布 我们在不同噪声类型下可视化了深度特征的分布，如图15所示。我们可以看到： baseline 模型中，不同噪声类型下的特征分布明显偏离彼此。

    2.7K40

    让 GLEAN 还原你女神的美妙容颜

    我们猜想，这个思路在真实图像超分中可能发挥更大的作用，因为在真实图像中，除了分辨率的影响外，不同的退化（模糊，噪聲等）导致问题变得更病态，因此我们更需要额外的先验引导网络。...训练方式 如上面所讲，真实图像复原除了需要提高分辨率外，还需要去除模糊，噪声等退化。因此，我们需要在训练当中让网络学习如何去除这些退化。...先前的研究表明，可以通过 GAN Inversion 来获取此类先验信息，以使各种图像恢复任务受益。但是，如何利用先验而不进行反演过程中的复杂优化仍然是一个没有被充分研究的问题。...我们发现这种修改导致输出的伪像更少。在以前的工作中也可以看到这种修改。...3.）可以拓展到真实人脸图像复原中，模型已开源到 MMEditing。 7. 如何使用 GLEAN MMEditing 已经提供了预训练的模型。

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    【AI落地应用实战】如何让扫描工具更会思考——智能高清滤镜2.0实战测评

    在硬件资源有限的情况下，如何实现高效、实时的透字噪声去除，也是一个需要考虑的难题。...对于颜色区域，通过一系列颜色校正和增强算法，保留颜色的准确性和丰富性，确保图像在去除透字噪声的过程中不会失真或褪色。...其中，阴影会导致图像的局部区域亮度不均，影响文字的可读性和OCR识别的准确性，而褶皱会导致文档表面不平整，使得扫描或拍摄的图像中出现扭曲和变形，这些变形会破坏文字的连贯性和形态，影响特征提取。...此外，用户在拍摄文档时手指可能会无意中遮挡部分内容，并引入新的阴影和反光，进一步降低图像质量。而拍摄设备的抖动、焦距不准或图像分辨率不足会导致文字边缘模糊、细节丢失。...此外，智能高清滤镜2.0对图像中手指等遮挡物进行精确识别和分割，将遮挡部分替换为与文档背景高度融合的内容，有效减少对阅读体验的影响。另一方面，智能高清滤镜2.0采用了多尺度特征感知方法。

    17110

    机器视觉 | 光源照明综述(详细版)

    因此，我们本文主要介绍以下五个方面进行系统的介绍图像采集的相关照明的知识： 电磁辐射简介 光与被测物的相互作用 如何利用照明的光谱 如何利用照明的方向 常见光源的类型 1.电磁辐射简介 要系统的了解光源照明...在我们有效的利用照明中光谱的成分的同时，照明的方向性通常也可以用在机器视觉中来增强被测物的必要特征。 4.如何利用照明的方向 在照明系统的设计中，需要根据被测物体的大小来确定镜头的视场。...反之，如果光源设计不当，会导致在图像处理算法设计和成像系统设计中事倍功半。因此，光源及光学系统设计的成败是决定系统成败的关键因素。...发光原理区分 光源的类型从发光原理上区分，常用光源的类型以及不同光源的特点如下： 白炽灯 原理：灯丝中传输电流产生光 色温：3000K~3400K优点：亮度高，产生连续光谱以及工作电压低等 缺点：发热严重...(LED) 原理：电流激发半导体发光 色温：类似单色光 优点：寿命长，可做闪光灯，直流供电，亮度可控，功耗小，发热低 缺点：性能与环境温度有关 以上四种光源为图像处理常用的光源，那么我们该如何选择光源呢

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