如何通过与低分辨率裁剪图像进行比较来从另一幅图像中获取裁剪图像 - 腾讯云开发者社区

上图文【4】是比较早的研究思路，它通过滑动窗口的方法获取一系列的候选裁剪框，然后从中选择美学分数最高的。这一类方法的问题就是效率太低，计算量太高，根本无法实用。 ? 文【5】提供了不同的思路，如上图。...它训练了一个显著目标检测网络，可以得到显著目标区域的初始化框，在它的附近，就可以采用不同的大小和比例，获取一系列候选的裁剪框，网络如下。 ? 训练了另一个美学评估网络，用于选取美学分数更高的裁剪框。...由于这个方法，只需要1次特征提取，且两个网络共享了若干神经网络卷积层，大大提高了剪裁窗口获取的效率，网络如下。 ? 文【6】使用增强学习来更高效地搜索裁剪框，网络结构如下。 ?...上式中N为输入图片的总数，wig为第i幅输入图像ground truth的窗口，wic为不同方法剪裁出的第i幅输入图像的最优窗口，IoU的值越大说明剪裁的最优窗口与ground truth的窗口越接近，...上式中N为输入图片的总数， big(l,r,u,d)为第i幅输入图像ground truth的窗口4条边与原图像对应边的距离，bic(l,r,u,d)为不同方法剪裁出的第i幅输入图像的最优窗口4条边与原图像对应边的距离

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计算机视觉的数据增广技术大盘点！附涨点神器，已开源！

下文将介绍这些策略的原理与使用方法，并以下图为例，对变换后的效果进行可视化。 ? 图像变换类通过组合一些图像增广的子策略对图像进行修改和跳转，这些子策略包括亮度变换、对比度增强、锐化等。...可以促进模型充分利用图像中更多的内容来进行分类，防止网络只关注显著性的图像区域，从而发生过拟合。 PaddleClas中Cutout的使用方法如下所示。...GridMask是通过生成一个与原图分辨率相同的掩码，并将掩码进行随机翻转，与原图相乘，从而得到增广后的图像，通过超参数控制生成的掩码网格的大小。...图像混叠前文所述的图像变换与图像裁剪都是针对单幅图像进行的操作，而图像混叠是对两幅图像进行融合，生成一幅图像，Mixup和Cutmix两种方法的主要区别为混叠的方式不太一样。...08 Cutmix 论文地址： https://arxiv.org/pdf/1905.04899v2.pdf 与 Mixup 直接对两幅图进行相加不一样，Cutmix 是从另一幅图中随机裁剪出一个

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ViT 训练的全新baseline

相比之下，卷积网络 [20,27,29,41] 本就具备了平移不变性，不用再通过训练来获取。因此，包含卷积的混合体系结构比普通 Transformers 收敛得更快也就不足为奇了 [18]。...在像 ImageNet-21k 这样的更大数据集上进行预训练时，简单随机裁剪的方式比调整大小后再随机裁剪的方式更有效。训练时降低分辨率。...这要归功于研究者以较低分辨率进行的预训练，从而减少了峰值记忆。...Vision Transformers 重温训练和预训练在本节中，研究者介绍了视觉 Transformers 的训练过程，并将其与现有方法进行比较。他们在表 1 中详细说明了不同的成分。...更重要的是，它使图像的实际标签与裁剪后的标签相匹配的可能性更高：RRC 在裁剪方面相对激进，在许多情况下，标记的对象甚至不存在于作物中，如图 4 所示，其中一些裁剪不包含标记的对象。

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超越CVPR 2024方法，DynRefer在区域级多模态识别任务上，多项SOTA

图 1：传统的区域级多模态方法（左）与 DynRefer 方法（右）的比较。方法 1、模拟动态分辨率的图像（Multi-view construction）。...由于主流的预训练视觉语言模型（CLIP）只能接收均匀分辨率的输入，我们通过构造多个均匀分辨率的视图来模拟一幅动态分辨率图像。该图像在指代区域具有高分辨率，而在非指代区域低分辨率。具体流程如图 2 上。...对于每个区域嵌入，首先将其与连接，然后通过卷积层计算一个二维偏移图。的空间特征然后根据二维偏移重新采样。最后，对齐后的区域嵌入沿通道维度连接并通过 linear 层进行融合。...输出进一步通过视觉重采样模块，即 Q-former，进行压缩，从而提取原始图像 x 的参考区域的区域表示（图 3 中的）。...通过使用标签作为查询，作为键和值，计算预定义标记的置信度来完成标记过程。我们从真值字幕中解析出标签，以监督识别解码器。ii) 区域 - 文本对比学习。

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ViT训练的全新baseline！

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速度提升5.8倍数 | 如果你还在研究MAE或许DailyMAE是你更好的选择，更快更强更节能！！！

DALI [2] 是 pytorch 数据加载器的性能更高的替代品，它通过使用 GPU 处理数据来提高吞吐量。然而，由于对小文件进行随机读取，从文件夹中读取单个图像会减慢流程。...数据增强是一种常用的技术，通过人为增加训练数据的多样性来解决数据偏移，提高模型的泛化能力。在本研究中，我们比较了两种数据增强策略：RandAug [15] 和三种增强（3 Aug）[39]。...与微调中通过增强逐步增加训练难度不同，我们为预训练提出了一种相反的方法：通过降低分辨率或增加掩码比例来实现难度的逐步增加。...具有相同视觉大小的低分辨率图像可以被视为局部裁剪 [10]，这显著提升了对比学习的性能。理解这些区别对于优化 ViTs 中的训练效率和性能至关重要。...我们设计了方案3，它以相反的方向逐步改变图像尺寸。与方案2相比，方案3实现了略好的性能，并节省了大约12.62%的训练时间。其他方案。方案5是为了解决低分辨率图像中的信息丢失问题而提出的。

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ViT的复仇：Meta AI提出ViT训练的全新baseline

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数据增强方法 | 基于随机图像裁剪和修补的方式（文末源码共享）

今天分享的文献中，提出了一种新的数据增强技术，称为随机图像裁剪和修补(RICAP)，它随机地对四幅图像进行裁剪，并对它们进行修补，以生成新的训练图像。...数据增强通过多种方式增加图像的多样性，例如翻转、调整大小和随机裁剪。颜色抖动改变了亮度、对比度和饱和度，使用主成分分析(PCA)对RGB通道进行颜色转换交替。...深层CNN，AlexNet，使用随机剪切和水平翻转对CIFAR数据集进行评估。通过改变图像中的表面特征，随机剪切可以防止CNN过拟合到特定的特征。...首先，从训练集中随机选取四幅图像。第二，图像分别裁剪。第三，对裁剪后的图像进行修补以创建新的图像。尽管这一简单的程序，RICAP大幅度增加了图像的多样性，并防止了深度CNN具有许多参数的过拟合。...(w，h)是给出每幅裁剪图像的大小和位置的边界位置。从Beta分布中选择每个训练步骤中的边界位置(w，h)，如下所示。 ?

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Unsupervised Pixel–Level Domain Adaptation with Generative Adversarial Networks

相反，因为我们的PixelDA模型在像素级别将一幅图像映射到另一幅图像，所以我们可以改变任务特定的架构，而无需重新训练域自适应组件。...Yoo等人介绍了通过对模特穿的衣服和衣架上的相应衣服进行训练，从模特穿衣服的图像中生成衣服图像的任务。...定性评估包括检查我们的方法通过视觉检查生成的图像来学习从源域到目标域的基本像素自适应过程的能力。定量评估包括将我们的模型的性能与以前的工作以及不使用任何领域适应的“仅来源”和“仅目标”基线进行比较。...它的图像是通过使用每个MNIST数字作为二进制掩码并反转背景图像的颜色来创建的。背景图像是从Berkeley分割数据集（BSDS500）[4]中均匀采样的随机作物。...我们在109208幅渲染的源图像和9673幅真实世界的目标图像上训练我们的模型进行域自适应，1000幅用于验证，2655幅用于测试的目标域测试集。在这种情况下，我们的任务包括分类和姿态估计。

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【通知】《深度学习之摄影图像处理》配套代码开源！

9章图像编辑书籍代码资料本书每一章节相关的代码在开源项目https://github.com/longpeng2008/yousan.ai/中可以获取，如下：第2章案例：建筑美学质量评估，可以按照美学分数对建筑类摄影作品进行打分排序...第3章案例：通用自动构图模型，如下图可以根据设定的参数，对图像进行平滑的构图裁剪。第4章案例：通用图像降噪模型，对彩色图和黑白图进行自动降噪。...第7章案例：人脸图像超分辨模型，基于高清人脸数据集训练的人脸超分辨模型，可以对低分辨率人脸进行质量提升。...第8章案例：图像风格迁移模型，基于风格图对内容图进行迁移，并可以控制颜色信息，多区域风格融合。第9章案例：基于深度估计模型对景深进行重新编辑，多幅图像的自动融合，图像瑕疵的交互式修复。...了解详细请阅读以下文章：【CV秋季划】图像质量提升与编辑有哪些研究和应用，如何循序渐进地学习好？

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深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广1：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解

作者在论文中也进行了说明，这样做法有以下两点优势：(1) 通过 Cutout 可以模拟真实场景中主体被部分遮挡时的分类场景；(2) 可以促进模型充分利用图像中更多的内容来进行分类，防止网络只关注显著性的图像区域...GridMask是通过生成一个与原图分辨率相同的掩码，并将掩码进行随机翻转，与原图相乘，从而得到增广后的图像，通过超参数控制生成的掩码网格的大小。...在训练过程中，有两种以下使用方法：设置一个概率p，从训练开始就对图片以概率p使用GridMask进行增广。...，而图像混叠是对两幅图像进行融合，生成一幅图像，两种方法的主要区别为混叠的方式不太一样。.../clovaai/CutMix-PyTorch 与 Mixup 直接对两幅图进行相加不一样，Cutmix 是从一幅图中随机裁剪出一个 ROI，然后覆盖当前图像中对应的区域。

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One-Shot Image-to-Image Translation viaPart-Global Learning With aMulti-Adversarial Framework

关于图像到图像的翻译领域，Gayts等人首次提出了一种“神经风格”算法，该算法使用卷积神经网络将一幅图像的内容与另一幅图像风格相结合。...受这一过程的启发，在这项工作中，我们设计了一种基于零件的鉴别器程序，该程序能够使用来自目标域的有限信息来区分从翻译图像和真实图像中随机裁剪的局部零件。...大多数已发表的一次性学习方法侧重于如何从几个样本（一个样本）中识别物体。与上述一次性物体识别方法不同，一次性图像翻译（OST）旨在翻译两个域之间的图像，其中一个域仅包括一个或几个图像。...4、实验 A.数据集我们通过在六个不同的数据集上与最先进的方法进行比较来评估我们的方法：漫画[59]包括200个成对的漫画图像，使真实图像的面部特征变形。...D.与最佳方法的比较我们将我们的方法与最先进的图像到图像翻译方法进行了比较：CycleGAN[34]、MUNIT[36]和DRIT[38]。比较是在两种设置下进行的：一对多和多对多。

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两幅图像！这样能训练好 GAN 做图像转换吗？

（这种情况下，其实可能效果还不如常规的翻旋裁剪缩的增广手段来的快） GAN用于数据补充，其实是有很多相关工作的，比如在医学图像处理：【1】GAN在医学图像上的生成，今如何？...而是一篇有趣的、用两幅图像训练GAN做不成对图像转换的文章，本文做个记录、分享。 ?...所提出的TuiGAN正是解决这个问题：通过生成器在两幅不成对的图像上训练、将源域图像又粗到细地进行转换生成。 ? 二、整体网络结构 ? 如图所示，采用从低分辨率到高分辨率的“渐进式转换”。...生成器结构如图所示，通过构造一个attention注意力模块学习一个掩膜A，使用它来线性组合本层的初始输出和上一层的输出、以作为本层生成器的最终输出。 ? 公式表示为： ?...五、实验设置和评估标准关于生成器和判别器的网络设置，以及损失函数中各项的权重。实验中，作者采用的了四个尺度的GAN来训练。 ? 评估标准使用的是FID和感知距离，以及用户调查 ?

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哈工大提出即插即用压缩模块，与采用裁剪技术的 MLLMs无缝集成，提高模型文档图像理解能力！

如图1（a）所示，这些模型将原始高分辨率图像裁剪成多个不重叠的低分辨率子图像。大量的视觉标记由视觉编码器从所有子图像中编码，然后集体输入大型语言模型（LLM）。...基于这一思路，产生了两个挑战： 1) 如何确定每个子图像的压缩比； 2) 如何设计一种压缩策略来采样信息性标记。为了应对这些挑战，衡量每个标记的信息性至关重要。...目前，处理方法主要有两种：一种是通过启发式裁剪[22; 24; 41; 50]，另一种是将高分辨率图像裁剪至可以被视觉编码器适当识别的大小。...针对这些问题，UReader [44]进一步提出了一个形状自适应裁剪模块，将原始图像裁剪成多个低分辨率的、不重叠的子图像，以适应预训练视觉编码器的大小，并对基于MLLMs的文档理解任务进行了初步探索。...在先前的方法中，视觉标记序列通过视觉到文本模块与文本信息对齐。然后它们与文本标记连接起来，共同送入大型语言模型（LLM）进行处理，这对于高分辨率文档图像来说极为低效。

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【目标检测】大图包括标签切分，并转换成txt格式

前言遥感图像比较大，通常需要切分成小块再进行训练，之前写过一篇关于大图裁切和拼接的文章【目标检测】图像裁剪/标签可视化/图像拼接处理脚本，不过当时的工作流是先将大图切分成小图，再在小图上进行标注，于是就不考虑标签变换的问题...图片裁剪图片裁剪还是沿用了一套之前博文提到的编码规则，即将图片裁成1280x1280的图像块，裁剪后通过文件名来标记图像块在原始图像中的位置。...标签读取首先需要通过lxml库对xml格式的数据进行解析，主要提取两个信息，1是目标类别，2是目标bbox坐标。...通过递归形式，将xml转换成字典形式，然后就可以获取到需要的信息。...不过，对于裁剪的图像，存在的一个问题是，如果标签被切分成两半，该如何进行处理。下面是我的处理思路，通过对图像块的位置编码，可以分成四种情况。

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干货 | 携程图像智能化建设之路

面对海量酒店图像，如何完成智能处理与挖掘，大幅减少图像的人工干预，又如何实现智能应用，改善用户获取酒店信息的速度、准确性和完整性，提高用户满意度，这些都成为急需解决的问题。...传统的图像超分辨率方法一般采用稀疏表示和字典学习的方式来实现，利用大量高-低分辨率样本对作为先验信息进行图像细节恢复，常见的方法有SR、ANR、SF和A+等。...图像质量评价在上一节中，我们介绍了通过酒店图像分类模型来挖掘图像的类别信息。接下来我们需要更进一步对所有酒店图像进行质量评价，为每张酒店图像计算质量分数来表征其质量的高低。...1 图像智能展示酒店和房型的首图如何挑选才能提升用户的满意度，酒店图像如何排序才能使用户快速获取想要的酒店信息。...三、总结与展望我们通过介绍携程多个真实的图像智能化案例，分享了从0到1的图像智能化建设之路，但计算机视觉和机器学习对于携程图像智能化的价值远远不限于此。

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CV学习笔记(三十二)：图像分类八股

在 RandAugment 文章中作者发现，一方面，针对越大的模型，越大的数据集，使用 AutoAugment 方式搜索到的增广方式产生的收益也就越小；另一方面，这种搜索出的最优策略是针对该数据集的，其迁移能力较差...CutOut、RandErasing、HideAndSeek和GridMask 图像裁剪的这些增广并非一定要放在归一化之后，也有不少实现是放在归一化之前的，也就是直接对 uint8 的图像进行操作，两种方式的差别是...：如果直接对 uint8 的图像进行操作，那么再经过归一化之后被裁剪的区域将不再是纯黑或纯白（减均值除方差之后像素值不为0）。...与 Mixup 直接对两幅图进行相加不一样，Cutmix 是从一幅图中随机裁剪出一个 ROI，然后覆盖当前图像中对应的区域 4.遮挡情况, CutOut、RandErasing、HideAndSeek和...GridMask等 5.色彩变换情况比较复杂的情况下,考虑使用AutoAugment或者RandAugment的数据增广策略十：图像分类如何处理【其他】类别举例：以水果图片识别分类任务为例，可以采用图像分类算法建立多分类模型

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图像裁剪

P模式 print(im.info) print(im.palette) box=(60,10,140,110) region=new_im.crop(box)#图像裁剪 im.paste(region...im.show() region.show() PNG (460, 460) RGB {'srgb': 0, 'gamma': 0.45455, 'dpi': (96, 96)} None 算法：图像裁剪在通常情况下是指图像规则分幅裁剪...，裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标，确定图像的裁剪位置。...在实际工作中，经常需要根据研究工作要求对图像进行裁剪，按照实际图像分幅裁剪的过程图像分幅裁剪分为两种类型：规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。从当前的图像中返回一个矩形区域的拷贝。...图像大小A*B（像素为单位）的图像，变量box是一个四元组，定义了左、上、右和下的像素坐标，分别用来表示在原始图像中截取的位置坐标，例如，box(100,100,300,300)就表示在原始图像中以左上角为坐标原点

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PaddleSeg图像分割库再添新武器，新增压缩部署方案FLOPs降低51%

正因为上述特点，用户仅需要少量代码或指令就可以根据使用场景从PaddleSeg中选择并组合出合适的图像分割方案，从而更快捷高效地开发出从训练到部署的全流程图像分割应用。...，这和大多数模型所使用的从高分辨率到低分辨率网络（high-to-low resolution network）产生的低分辨率特征中恢复高分辨率特征有所不同。...在整个过程中反复交换并行多分辨率子网络中的信息来进行重复的多尺度融合。在像素级分类、区域级分类和图像级分类任务中，都证明了这些方法的有效性。...以L1 Pruning裁剪方案为例，该方案通过裁剪掉卷积核来减小模型体积并降低模型计算复杂度，是一种常用的有效裁剪方案。其原理如下所示。 ?...对得到的特征（ni × 1）进行排序，这个排序就可以看成是通道维度上的特征重要性排序。最后根据排序的结果和需要被裁剪的卷积核比例，裁剪掉排序中比较靠后的不重要的卷积核。

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【深度学习】图像超分实验：SRCNNFSRCNN

图像超分即超分辨率，将图像从模糊的状态变清晰本文为深度学习专业课的实验报告，完整的源码文件/数据集获取方式见文末 1.实验目标输入大小为h×w的图像X，输出为一个sh×sw的图像 Y，s为放大倍数...(2)将图片裁剪成 300×300 的正方形由于后面采用的神经网路输入图片要求长宽一致，而 BSDS500 数据集中的图片长宽并不一致，因此需要对其进行裁剪。...其网络结构如下图所示：该网络对于一个低分辨率图像，先使用双三次插值将其放大到目标大小，再通过三层卷积网络做非线性映射，得到的结果作为高分辨率图像输出。...其网络结构如下图所示： FSRCNN在SRCNN基础上做了如下改变： 1.FSRCNN直接采用低分辨的图像作为输入，不同于SRCNN需要先对低分辨率的图像进行双三次插值然后作为输入； 2....SSIM 函数的值域为[0, 1], 值越大说明图像失真越小，两幅图像越相似。

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【技术综述】深度学习自动构图研究报告

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【目标检测】大图包括标签切分，并转换成txt格式

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图像裁剪

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