由于电极会从环境中其他来源获取电活动，所以尽量避免、减少或至少控制这些这些伪影(伪迹): 生理上的伪影 1. 肌肉活动(EMG, ECG)产生的电流被电极接收。...解决办法： 无论如何都要避免握紧——指导受试者让他们的下颌骨松弛地下垂。另一个建议是:除非你想要肌肉伪影，否则一定要确保受试者在记录期间不嚼口香糖或吃糖果。由于心脏是肌肉，它也影响脑电图数据的质量。...如果受试者在屏幕上显示某种刺激时眨眼，脑电图可能不能反映看到刺激的皮层过程。 如下图中黄色框中所示，此类波形图往往是由眨眼造成的。...外部伪影 1. 电极或耳机的移动会导致严重的伪影，在受影响的通道或所有通道都可见。原因多种多样:脑电图耳机变得松散，电极与插座接触不良。 这类伪影对脑电波形图造成的影响如下图黄框所示。...解决办法： 通常的建议是要确保耳机紧贴头部，并且所有的电极都要安全牢固地贴在皮肤上。 ? 2. 线路噪声(US 50Hz，EU 60Hz)会在电极记录上产生强烈的伪影，这在原始的脑电图数据中非常明显。
研究人员使用 stride=2 的卷积层进行下采样，以双线性插值层作为上采样，以避免棋盘式伪影。 该网络只由3种层组成：卷积层、Leaky ReLU（LReLU）和双线性调整层。...训练数据集方面，风景图像采集自新海诚、宫崎骏和细田守的动漫作品，人像图像则来自京都动画和PA Works。影片都被剪辑成帧并随机剪裁，大小为256×256。...另外，计算出的FID指标也显示，卡通表征有助于缩小真实世界照片和卡通图像之间的差距。 ? 再来看一组直观的对比。 ?...△(f)-(g)为CartoonGAN 与之前的方法相比，白盒框架能生成更为清晰的边界轮廓，并有助于保持色彩的和谐。...比如，图中(f)-(g)所展示的CartoonGAN的某些风格就存在色彩失真的问题，而白盒框架色彩更为自然。 另外，白盒框架也有效地减少了伪影，效果超越CartoonGAN。
然而图像在经过处理后不可避免的会留下伪影（操作痕迹），这些伪影可分为语义和非语义特征。...因此目前几乎所有的图像篡改检测模型（IML）都遵循「语义分割主干网络」与「精心制作的手工制作非语义特征提取」相结合的设计，这种方法严重限制了模型在未知场景的伪影提取能力。...图 2：稀疏自注意力。 这一机制通过对特征图进行区域划分，使模型在训练中专注于非语义特征的提取，提升了对图像篡改伪影的捕捉能力。...不同于传统的固定规则特征融合方法，LFF 模块通过引入可学习参数，动态调整不同尺度特征的重要性，从而增强了模型对图像篡改伪影的敏感度。...模块设计充分考虑了 IML 任务的多样化需求，既能针对微弱的非语义伪影进行细粒度处理，又能适应大尺度的全局特征提取。
一、论文简述 提取眼睛、牙齿以及脸部轮廓等位置的特征来检测DeepFake视频，属于基于帧内图像伪影的检测方法，使用Logistic回归或浅层全连接网络分类，属于浅层分类器方法。...A、篡改伪影 ①全局一致性 作者认为，在利用GANs生成新面孔时，支持图像插值的数据点是随机生成的，不一定具有语义上的意义，虽然生成的结果通常可以描述为不同面孔的和谐混合，但它们似乎缺乏全局一致性，可以观察到许多生成的样本左右眼睛颜色的差异很大...对于Face2Face等方法，估算几何体、估算照明和渲染的过程是显式建模的，而在基于深度学习的方法中，这种模型通常是从数据中隐式学习的，因此对入射光照的错误或不精确的估计将导致相关伪影出现。...下图显示与原始图像进行比较的该伪影的示例。...对于Face2Face数据，我们可以发现由底层几何体的不精确估计引起的伪影，在替换过程中，原始图像上覆盖有一个mask。如果几何估计不完美，则会出现沿mask边界的伪影。
给定一帧人像视频的框架（a），人像重塑方法会在鼻尖附近产生伪影（b），因为鼻子遮挡了侧面，而作者的方法（c）可以使用相同的整形参数产生令人满意的结果。...与仅使用MLS的方法（a）、只使用优化的方法（b）和作者的方法（c）相比较。 虽然，MLS方法仅确保了人脸边界的一致性和视频稳定性，网格优化在校正背景失真方面是有效的。...但是，作者的方法在背景分离、扭曲和人脸边界一致性方面取得了较好的效果。 通过与不固定轮廓网格点的方法（a）和仅使用稀疏轮廓点映射的方法（b）和作者的方法（C）比较。...结果表明，作者提出的方法可以稳健地生成连贯的重塑肖像视频，而基于图像的方法很容易导致明显的闪烁伪影。 这种系统的一个有用部署是实现实时变形，必要的计算资源克服了「实时」变形的挑战。...根据官网页面显示，他在电影特效模拟、布料动画和虚拟试穿、昆虫群模拟、交通模拟和自动驾驶等具体表现，也有着浓厚的研究兴趣。
基于深度学习的分割方法广泛用于检测超声图像中的病变。在整个成像过程中，超声波的衰减和散射会导致轮廓模糊和伪影的形成，限制了获取的超声图像的清晰度。...然而，它们需要开发所有特征之间的互连，这在超声图像中轮廓的稀疏性是不必要的。作者利用注意力机制的融合策略建立全局链接，在保留详细特征的同时，将稀疏特征融合在一起。...当轮廓形状不规则时，补充局部边缘线需要考虑全局轮廓的变化。作者使用概率建模来拟合普遍的轮廓特征，包括轮廓形状、边缘线、模糊程度等信息。然而，高斯混合分布可以拟合任何分布。...表1最后两列的实验结果显示，在有足够的数据支持的情况下，基于注意力的方法获得了更稳定的增强，并优于卷积 Baseline 。...图4展示了使用不同对比方法获得的超声图像的分割结果。前3行显示了乳腺结节的分割结果，最后一行显示了甲状腺结节的分割结果。除了第一行外，其他图像的轮廓不清晰。
，比如进行图像识别，有时候只需对其大致轮廓进行判断。...，01相间的位置便是轮廓，因此对这样的图像要去识别我们不一定需要处理前的图像那么复杂的细节，有个轮廓我们也能看出这是机器人。...从业务逻辑上分析观影偏好，我们需要科学计算每个人观影特点之间的距离，便从观影比例入手。...每一列每个数字都有编码规则，那么就开始替换变成了最下面的样本矩阵，每行都由01组成。...：101001000010100100100010010011000001# 独热编码api调用# 创建一个独热编码器# sparse：是否使用紧缩格式（稀疏矩阵）# dtyle：数据类型ohe=sp.OneHotEncoder
通过观察卡通绘画行为并咨询卡通艺术家，本文提出可以从图像中分别识别三个白盒表示：一是卡通图像平滑表面的轮廓表示，二是针对稀疏色块和全局内容的结构表示，三是在卡通图像中反映高频纹理，轮廓和细节的纹理表示。...这些变量因素给黑盒模型带来了不小的挑战，例如，当面对不同用例中艺术家的不同需求时，简单地更改训练数据集是无济于事的。...但是，使用黑盒模型直接拟合训练数据会降低其通用性和风格化质量，在某些情况下会导致较差的效果。 ?...本文在各种风格不同的场景中测试了本文的将真实图片卡通化的方法。 实验结果表明，该方法可以生成色彩和谐，令人愉悦的艺术风格，清晰锐利的边缘以及明显更少的伪影。...方法 图4显示了本文提出的图像卡通化框架。它将图像分解为轮廓表征，结构表征和纹理表征，并引入了三个独立的模块来提取相应的特征表示。GAN的框架包含了一个生成器和两个判别器。
由于有限的角度扫描分辨率和遮挡，单帧扫描只能稀疏地覆盖场景。稀疏性限制了语义分割或表面重建等下游应用的性能。幸运的是，当传感器移动时，会从一系列不同的视点捕获多帧扫描。...02 主要贡献· 在累积多帧点云获得高密度点云时通常会因物体移动造成伪影，本文利用移动物体实例分割和运动估计等一系列方法，消除了累积点云中移动物体的伪影，这有利于提升三维目标识别等下游任务的准确性。...表1显示本文的方法在 Waymo 和 nuScenes 数据集上表现都远远超越之前的场景流预测方法。图3说明了本文的方法可以扩展到更多帧场景流预测，并保持相较其他方法更低的误差。...图4定性展示了本文和其他方法多帧点云累积的结果。可以看到本文的结果可以更好地处理移动物体伪影。...05 总结本文提出了对移动物体运动单独建模的方法，大大提升了场景流分析的准确性，着重解决了移动物体在多帧点云累积时引发的伪影问题。本文的方法仍高度依赖于人工标记，包括实例分割标记、真实运动标记。
选自arXiv 作者：Sheng You、Ning You、Minxue Pan 机器之心编辑部 绘画的时候，我们一般会先勾勒出轮廓，然后再一步步细化、上色，最终完成画作。...绘画界建议有抱负的年轻画家在初学绘画的时候可以通过临摹大师的画作来加强自己的基础技能。在绘画初始的阶段，简单几笔轮廓和背景填充提供了一幅图画基本要素和结构信息。...来自 BicycleGAN（pytorch 版本项目）的 U 网络生成带有更多棋盘效应伪影的粗糙高频细节，导致逐步提高图像质量变得异常困难。 输入的稀疏性。...结果显示，本文的模型同时在内容和样式重构上超过了当前最先进的方法。就内容级别而言，本文的模型生成了更准确的细节（图 6 上半部分）。...在训练中应用 HC 操作时，研究人员可以在局部细节上获得更好的质量，并从非常稀疏的内容或样式中获得满意的输出。 ? 表 2：数据集信息 ? 图 5：手绘草图转化。
实验结表明，与其他稀疏输入的NeRF相比，我们的方法具有更好的合成效果，更高的时间效率，和更小的模型。 引言 具有稀疏输入视图的新视角合成方法对于AR/VR和自动驾驶等实际应用非常重要。...LLFF数据集上的客观指标比较 图3. LLFF数据集上采用两个输入视角进行合成的效果对比 表1和图3展示了LLFF数据集上两个输入视角合成效果的比较。...可以看到，DSNeRF和DDP-NeRF的预测显示出明显的浮动伪影（蓝色箭头）。RegNeRF努力捕捉骨骼结构中更精细的细节（品红色箭头）。相比之下，本文方法显著减少了这些缺陷。...在第二个和第四个例子中，可以看到DDP-NeRF合成结果的颜色变化（青色箭头）。本文模型的合成结果没有上述伪影。 图4....DTU数据集上采用两个输入视角的合成效果对比 图4展示了DTU数据集上采用两个输入视角的合成效果对比。DDP-NeRF和ViP-NeRF的合成结果显示明显的浮云伪影。
然而，由于缺乏专门用于 CT IQA 的开源数据集，已经 使用彼此不同的数据集进行了实验，导致它们的结果无法比较，并且在 确定 CT 成像的标准图像质量指标时引入了困难。...此外，与由于各种伪影组合而导致质量下降的真实低剂量 CT 图像不同 ，大多数研究仅使用一种类型的伪影（例如，低剂量噪声、视图混叠、金属伪影）、散射、运动伪影等）。...因此，这个挑战旨在 1) 在包含复杂的 CT 图像上评估各种NR-IQA 模型 噪声/伪影，2) 将它们的相关性与放射科医生产生的分数进行比较，以及 3) 在 与放射科医生的感知相关的方面，深入了解 CT...此外，考虑到低剂量 CT 图像是通过减少每次旋转的投影数量 和减少 X 射线电流来实现的，处理了两种主要伪影的组合，即这些方法产生的稀疏视图条纹和噪声在这一挑战中，以便可以验证适用于真实临床环境的最佳性能...三、LDCTIQAC2023数据集 使用来自五位经验丰富的放射科医师的腹部软组织窗口（宽度/水平：350/40）获得了每张 CT 图像的图像质量评分。
在使用标准图形引擎的情况下，该方法可以高效地渲染生成 3D 照片。 研究者在多种具有挑战性的日常场景中验证了此方法的有效性，与当前 SOTA 方法相比，该方法生成结果的伪影更少。...断开的像素（即失去邻居的像素）被称为轮廓像素（silhouette pixel）。图 3b 中显示了前景轮廓（绿色）和背景轮廓（红色），我们只需要修复背景轮廓。...此外，由于检测到的深度边缘可能无法与遮挡区域的边界很好地对齐，因此研究者将合成区域扩大了 5 个像素，这有助于减少修补区域中的伪影。 ? 图 5：处理不完美的深度边缘。...下图 8 展示了多次应用修复模型的效果。其中，应用一次修复模型填补了缺失的层。但是从图 8b 的观察视角中，我们依然可以看到一些空白区域。而应用两次修复模型可以彻底消除这些伪影。 ?...量化对比 研究者对比了不同方法在 RealEstate10K 数据集上的量化对比结果，如下表 1 所示： ? 该研究提出的新方法在 SSIM 和 PSNR 两项指标上的性能均具备很强的竞争力。
然而，由于 2D 模型无法完全表示 3D 形状并禁用照明效果，因此粗糙纹理贴图会表现出不完整的区域和照明伪影。...为了解决这个问题，我们训练了单独的 UV 修复和 UVHD 扩散模型，专门用于不完整区域的形状感知细化和照明伪影的去除。...本文提出了 DSFormer，一种简单的替代分解方案，它将目标权重矩阵表示为小型稠密矩阵和半结构化稀疏矩阵的乘积。由此产生的近似值更忠实于变压器中的重量分布，因此实现了更强的效率与精度权衡。...对多个自然语言理解基准的大量实验表明，DSFormer 的压缩效果比最先进的低秩分解器高出 40%，领先的半结构化稀疏基线和流行知识蒸馏方法。...对对象级数据集 DTU、Shiny Blender 以及无界数据集 Mip-NeRF 360 和 Ref-NeRF 进行的大量实验真实证明，我们的方法能够稳健地重建具有精细细节和反射表面的复杂大型场景。
这种后期处理办法解决了积水区和河流之间的类别混乱，同时去除道路上的伪影，并在计算大型车辆得分时设置附加权值； 6. 大型车辆识别。在这里我用了一些技巧来训练用于预测道路和房屋的网络。...关于滑动窗口的详细参数如下： ? 图2：各类过采样的详细参数 同时对积水区和河流进行过采样是一个不错的方法。因为过采样能减少积水区的伪影，降低了积水区和河流的类别混乱。...如前所述，对积水区和河流进行过采样，有助于U-NET网络在积水区预测时解决河流的伪影问题，但仍然有大量河流对象的旁支干扰，下图为积水区预测的最初效果。 ?...图6：积水区的伪影问题 从常识上来说，河流总是会延伸到图像的边界，而积水区一般只有小的重叠区域，这是解决问题的关键。...作为参照，这些训练数据的标记区域大小显示在下面的直方图中，并且在大型车辆和小轿车之间，大约有50-150像素点的大面积重叠。 ?
只需要输入点云和相机参数的初始估计，就可以输出由任意相机角度合成的图像，360度旋转都不是问题。 研究人员表示，高效的单像素点光栅化让他们能够实时显示超过 1 亿个像素点的点云场景。...这些方法存在输入不精确的问题，例如，如果几何图形包含孔或输入图像没有完全对齐，则会出现伪影。 而基于神经图像的渲染方法使用神经网络来去除这些伪影，可以生成前所未有的如照片般逼真的高质量新视图。...表I：RTX 2080 Ti上1920×1080图像的正向和反向渲染时间（以毫秒为单位）。 因此，渲染性能提高了，过拟合伪影也减少了。...总而言之，这篇论文的研究成果如下： • 用于场景细化和可视化的端到端可训练的基于点的神经渲染管道。 • 使用伪影几何概念的单像素点碎片的可微分光栅化器。...最后，该研究已开源：https://github.com/darglein/ADOP 图11：在罗马船只数据集上合成的新视图。使用与参考照片相同的曝光值对图像进行渲染。
除此之外，我们还将使用 numpy ，以确保内存中的值一致存储。 主要内容 去噪 为了消除噪声，我们使用简单的中位数滤波器来移除异常值，但也可以使用一些不同的噪声去除方法或伪影去除方法。...在语义上对图像进行分段的深度学习方法 验证 我们从已手动分割的基础数据集开始。为了量化分段算法的性能，我们将真实数据与预测数据的二进制分段进行比较，同时显示准确性和更有效的指标。...Agg"或"TkAgg"将作为图像显示的后端。绘图将显示在文章中。...因此，此数据集中的两个类是： • 前景（船只）—标记为255 • 背景（组织）—标记为0 右下方的最后一个图像是真实图像。通过绘制轮廓并填充轮廓以手动方式对其进行追踪，通过病理学家获得真实情况。...前处理 在分割数据之前，我们应该检查一下数据集，以确定是否存在由于成像系统而造成了伪影。在此示例中，我们仅讨论一个图像。通过查看图像，我们可以看到没有任何明显的伪影会干扰分割。
运行以下命令来安装它：pip install matplotlib绘制小猫轮廓我们将使用matplotlib库中的plot函数来绘制小猫的轮廓。...然后，我们使用plot函数传入小猫轮廓的x和y坐标数据进行绘制。接下来，我们设置了图形的标题和坐标轴标签。最后，通过调用show函数显示绘制的图形。...matplotlib是一个用于绘制二维图形的Python库，广泛应用于数据可视化领域。...matplotlib库的灵活性和功能丰富性使其成为科学计算、工程和数据分析领域中最常用的绘图工具之一。...广泛的应用领域：matplotlib在科学研究、工程技术、金融分析、数据可视化等领域都有广泛应用，是Python生态系统中不可或缺的数据可视化工具。
这个伪影已经存在于静态磁场中，即使没有获得MRI。与GA相比，PA表现出更不规则的模式，跟随心脏周期。...NeuXus伪影算法需要定义的主要参数如表1所示，其中一些也显示在图1中。...图4 在代表性示例的频谱上，GA(顶部)和PA(底部)的伪影(绿色)和背景(红色)带的说明。在伪影还原前和还原后(NeuXus, RecView, EEGLAB)的光谱上显示了叠加的条带。...下面显示了最上面一行的放大部分，以澄清不同方法之间频谱的差异。2.4.3 实时性为了评估该方法的实时执行能力，对NeuXus中每个数据点在实时伪影减少的每个阶段所花费的时间进行了一次说明性RS运行。...图10伪影减少对运动想象过程中α波段事件相关去同步(ERD)的影响(MI数据集)。左)典型受试者左MI实验C4通道ERSP图，使用三种伪影约简方法。
然而，在GAN生成的眼睛部分，可以观察到明显的伪影和不一致，如瞳孔的边界不是椭圆形的。...u为预测的瞳孔掩码的外边界上的点的坐标，利用最小二乘法找到一组参数θ，使数据点和椭圆之间的距离测量最小： 并通过最小化N个数据点上的代数距离平方之和来确定椭圆的大小： 3....相比于平等对待所有像素的Mask IoU，BIoU计算的是预测和基准真相之间的边界轮廓在一定距离内掩码像素的IoU。 因此，作者使用BIoU来评估距离瞳孔外边界d像素范围内的瞳孔掩码像素。...结果分析 数据集 真实人脸图像来自FlickrFaces-HQ（FFHQ）数据集，GAN生成的人脸由StyleGAN2创建。每个类别有1000张图像，分辨率为1024×1024。...结果 真实的人的瞳孔是清晰的椭圆形，这可以从预测的瞳孔掩码和椭圆的瞳孔掩码之间较高的BIoU分数中反映出来。然而，不规则瞳孔形状的伪影导致BIoU得分明显降低。
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