今天将分享Unet的改进模型GER-UNet，改进模型来自2020年的论文《Beyond CNNs: Exploiting Further Inherent Symmetries in Medical Images for Segmentation》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。
Flexbox 是 flexible box 的简称（注：意思是“灵活的盒子容器”），是 CSS3 引入的新的布局模式。它决定了元素如何在页面上排列，使它们能在不同的屏幕尺寸和设备下可预测地展现出来。
1. 当左右设置不同方向负边距margin-left和margin-right
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上一节中大概讲述了光场相机和光场的参数化表示，这一节就说一下光场相机内部是如何记录光场以及实现重聚焦的。 博主用的是Lytro Illum，所以就以Illum为例来说了，Illum的功能还是挺多的，上手使用的童靴需要相机使用手册可以上网找一下，都有的。 切入正题 首先，说一下Lytro Illum的一些基本信息：Illum的Senser一共有4000万个像素左右，得到的传感器图像（光场图像）尺寸为7728*5368，就是4148 3904个像素；Illum的微透镜阵列个数为541*434个，每一个微透镜后面
上一篇文章我们讲述了「Android View事件分发机制」。如果你对View的事件分发还不熟悉，建议先去看一下 一文读懂Android View事件分发机制 它是我们今天滑动冲突解决的理论基础！
图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。对于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。
mesh 是什么？ mesh 是决定一个物体形状的东西。例如在二维中可以是正方形、圆形、三角形等；在三维中可以是正方体、球体、圆柱体等。
同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素。正是因为这些原因，基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题，目前研究者正在试图在边缘提取中加入高层的语义信息。
现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。今天来介绍一下如何进行数据标注。
随着ResMLP、MLP-Mixer等文章的提出，基于MLP的backbone重新回到了CV领域。在图像识别方面，基于MLP的结构具有较少的假设偏置，但是依旧能够达到与CNN和Vision Transformer相当的性能。
Transformer已成为自然语言处理（NLP）中的首选模型，作为许多成功的大语言模型（LLMs）的 Backbone 。最近，其影响力进一步扩展到视觉领域，视觉Transformer（ViTs）已在许多视觉模态（例如，图像和视频）中展现出与卷积神经网络（CNNs）相当或甚至更好的性能。然而，3D点云尚未成为其中的一部分。
盒子模型又称为框模型，HTML页面所有的元素都具有盒子模型，该模型用于设计HTML页面和实现HTML页面布局。
小白在之前的为小伙伴在前面的推送中带来了moravec算子，忘记了的小伙伴可以回过去看一下《图像特征点|moravec特征点》，但是moravec算子也具有很多不足之处。接下来小白将介绍Harris角点中针对其不足之处进行的改进地方。
1：原点回归启动后，电机朝反向限位方向运转（第一段速），遇到反向限位后，电机向相反方向运行，检测到反向限位下降沿后运行至电机 Z 相停止（第二段速），当前位置被设置为 MC_Home_LXM28 功能块的 Position 数值（脉冲数）；运行时遇到正向限位后，电机停止，伺服驱动器显示 AL015 报警
在一元函数中，我们已经知道导数就是函数的变化 率。对于二元函数我们同样要研究它的“变化率”。然而，由于自变量多了一个，情况就要复杂的多。
CSS Grid Generator是一个由Sarah Drasner创建的免费工具。它是一个可视化设计工具，允许咱们创建一个基本的 grid 布局，然后就可以使用生成对应的代码，帮助咱们快速布局。
各向异性概念 各向异性（英文名称：anisotropy）是指材料在各方向的力学和物理性能呈现差异的特性。晶体的各向异性即沿晶格的不同方向，原子排列的周期性和疏密程度不尽相同，由此导致晶体在不同方向的物理化学特性也不同，这就是晶体的各向异性。亦称“非均质性”。物体的全部或部分物理、化学等性质随方向的不同而各自表现出一定的差异的特性。即在不同的方向所测得的性能数值不同。对图像来说各向异性就是在每个像素点周围四个方向上梯度变化都不一样，滤波的时候我们要考虑图像的各向异性对图像的影响，而各向同性显然是说各个方向的
题目是一道有方向的比大小的问题。且是一道循环消除的问题。题目中给出了 4 组测试用例，也基本上把本题的所有可能的情况都覆盖了。这道题看似使用数组即可完成，但是它有循环消除的情况在里面，因此用栈来做更为方便。
❝聊天气泡框是Qt自绘系列的第五篇，实现了三种不同的聊天气泡框，分别是：「微信气泡框」，「简约气泡框」和「对话气泡框」。❞ 📷 对话内容和气泡框均为自绘 实现概要 微信气泡框主要由一个圆角矩形和一个三角形组成。根据对话的方向，放置不同方向位置的三角形。 📷 简约气泡框主要由一个圆角矩形和一个矩形组成。根据对话的方向，填充左上角矩形或右上角矩形。 📷 对话气泡框主要由多段二次贝尔曲线组成。曲线由顶点坐标和控制点坐标组成，通过改变控制点坐标就可以改变曲线的形状。 📷 系列相关： 1. Qt自绘系列-一堆甜甜圈
将3D的点转换为2D的点之后，再用之前链接2D点的方法去连接这些点，这个叫做线框渲染
设置元素边框宽度 border-width: thin| medium| thick| 长度值 设置元素边框颜色 border-color: 颜色|transparent(全透明) 设置元素边框样式 border-style: 值
前言 随着视频编解码技术的不断发展，视频逐步向着高清晰、高动态、高数据量的方向演进。这对视频编解码终端的计算能力提出了越来越高的要求。同时，在GPU领域，随着CUDA等通用计算平台的不断发展，GPU逐渐成为了通用计算领域中不可或缺的硬件。利用GPU对视频编码进行加速成为了学术界和工业界的热点。 1. GPU概述 早期，GPU只能承担图形计算和渲染方面的任务，而且硬件架构较为封闭。OpenGL和DirectX接口是与GPU交互的唯一方式。如果工程师想利用GPU进行通用计算，不仅先要学习OpenGL和Di
就像人的性格是复杂的，复杂的人性交织在一起，可能呈现出一个平凡的人，透过平凡穿入内心，也许放射出一种不一样的色彩。
如果你有复杂的游戏角色或交互式对象，你可能希望该角色根据游戏环境中发生的情况，以不同的方式运行。每个单独的行为称为状态。如果你在精灵上定义状态，那么只要游戏中出现与该状态相对应的事件，就可以触发这些状态。 比如，通过键盘的方向键控制一个游戏角色时，按下左箭头，角色就向左移动，其实可以理解为，按下左键头时，触发了角色的向左移动的状态。
选自arXiv 作者：Su Jiawei等人 机器之心编辑部 用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，这个问题目前在计算机视觉领域备受关注。此前，生成对抗样本通常需要向原图片中加入一
这篇文章是对深度学习数据增强技术的全面回顾，具体到图像领域。这是《在有限的数据下如何使用深度学习》的第2部分。
1×1卷积可以用来干什么？本文设计了一种完全基于1×1卷积的极简深度神经网络，实现了轻量图像超分辨率重建。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
相机标定是进行视觉测量和定位的基础工作之一，标定参数准确与否直接关系到整个系统的精度，为此根据自己项目中的经验及参考相关的商用视觉软件的做法将相机标定过程中标定图片的获取过程中需要注意的问题总结如下：
一般我们拍照都是拍一个方向，而全景图是拍上下左右前后 6 个方向，360 度，这样能够立体的记录所在的场景。
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有这么一种情况，相信有很多小伙伴们都有遇到：需要比较两个工作表或两个工作簿微妙的改动之处，该如何快速且便捷地找出不同之处？
本文是基于canvas去实现图片裁剪工具。因为canvas代码还是比较长的，尽量写思路，完整代码已放在github上。
随着深度学习研究步入深水区，人们逐渐从简单地应用 CNN 转向对其内在视觉机理与可解释性的探究。本文是一篇来自 OpenAI 研究团队的实验性论文，从数据、可视化、归因分析等方面全面分析了 CNN 神经元中的曲线检测机制，是一篇利用神经科学原理研究深度学习技术的精彩范例。
ALL Snow Removed: Single Image Desnowing Algorithm Using Hierarchical Dual-tree Complex Wavelet Representation and Contradict Channel Loss
在我们开始分析一张图像之前，我们必须知道它是如何形成的。图像是一个二维的亮度模式。这个亮度模式是如何在一个光学成像系 统中生成的？这个问题有两部分值得好好研究：
我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛，人脸考勤，人脸社交，人脸支付，哪里都有这黑科技的影响，特别这几年机器学习流行，使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。
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文章：GFS-VO: Grid-based Fast and Structural Visual Odometry
需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。
不管你是Android开发，还是Flutter开发，当你开始使用Flutter茫茫多的Widget时，可能会猜测Widget在屏幕上的尺寸和位置，但事实上，你会经历多次错误和失败，Flutter的Widget并不会总是像你想象的那样进行布局。
在金融时报的市场数据模块看到如下卡片图，上升和下降使用不同方向的五边形表示，数据的位置也随正负数变化而上下进行调整。
来源：大数据文摘本文约1700字，建议阅读5分钟本文介绍一种对红细胞和白细胞图像分类任务的主动学习端到端工作流程。 人工视觉系统，一直是自动驾驶领域的核心技术之一。 目前，所有的人工视觉系统都是单独基于陆地或者单独基于水下开发的，视野一般也只有180度。 对于普通人来说，这也许够用，但是对于需要同时在陆地和水下作业的机器人来说，一双可以切换陆地和水下模式的两栖计算机视觉系统，就显得非常重要了。 MIT人工智能实验室(CSAIL)、光州科学技术研究所(GIST)和韩国首尔国立大学(Seoul Nationa
众所周知，TranslucentTB 是一款非常优秀的任务栏透明软件，你甚至可以直接在 Microsoft Store 上下载到它。直到 Windows 10 前，它都运行的十分完美；但是到了 Windows 11 上运行时，你却能在任务栏上放看到一个非常奇怪的小白线，就像这样：
今天是大年初三，按照传统习俗，从这天开始，就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”，毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
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