最近，7T扫描技术的发展可以使得图像有更小的体素，但依旧只能分辨出小脑的小叶，薄层水平的分割仍难以实现。 ...在皮层重建过程中，FreeSurfer主要计算两种类型的顶点上的特性：（1）局部表面的凸面性或凹面性，这些特性是通过计算相邻顶点间的相对位置，并将每个薄层的凸出部分标记为绿色，凹陷部分标记为红色，即曲率...，反应薄层水平的形态学特性；（2）平均凸率，由局部范围内每个体素在保留几何特性前提下膨胀过程中移动的垂直距离加和平均得到，该过程会将小叶的凸起部分标记为绿色，凹陷部分标记为红色，即沟回信息，反应小叶水平上特性...除此之外，尽管薄层的轴向与小叶的轴向有时时大致平行的，但仍有很多区域两者之间的夹角可以大于45°。一些小叶从一个脑裂深处延伸至对侧时会变为对侧半球的小叶冠（图4，粗虚线）。 ...并非只是将躯体感觉信号集合起来并控制高级躯体运动，小脑可能还参与了虚构的“概念运动”，在意识中规划、调整下一步的运动计划的过程。
其中FSM使神经元能够根据目标对象的形状和方向调整感受野，而DRH使模型能够以目标对象感知的方式动态地优化预测。...而且，几乎所有这些检测器都在训练集上获得优化后的模型参数，并在之后的运算保持固定。...具体来说，DRN由两个新颖的部分组成：功能选择模块（FSM）和动态优化head（DRH）。FSM使神经元能够根据目标对象的形状和方向调整感受野，从而将准确的去噪特征传递给检测器。...本文使用CenterNet 作为baseline，该模型将目标建模为单个中心点（即边界框的中心点）并回归目标的大小和偏移量。为了预测定向的边界框，本文添加了一个分支来回归边界框的方向，如图2所示。...对于大小为3×3的卷积核有： ? 给定第i个位置的预定义偏移量pi∈R和角度θ，学习到的偏移量为： ? 其中Mr（θ）是公式（1）中定义的旋转矩阵。对于输出特征图Xi中的每个位置p0，有： ?
transform是CSS3中具有颠覆性的特征之一，可以实现元素的位移、旋转、倾斜、缩放，甚至支持矩阵方式 变形转换 transform transform 变换 变形的意思 移动 translate(...)仅垂直方向移动（Y轴移动） 2.重点 定义2D转换中的移动，沿X轴和Y轴移动元素 translate最大的优点：不会影响到其他元素的位置 translate中的百分比单位是相对自身元素的...1，当值设置为0.01到0.99之间的任何值，作用使一个元素缩小；而任何大于或等于1.01的值，作用是让元素放大 注意 注意其中的x和y用逗号隔开，不跟单位 transform:scale(1,1...可以调整元素转换变形的原点 重点 注意后面的参数x和y用空格隔开 x y默认转换中心点是元素的中心点(50% 50%) 还可以诶x y设置像素或方位名词(top bottom left right...rotate(180deg); } 倾斜 skew(deg, deg) transform:skew(30deg,0deg); 该实例通过skew方法把元素水平方向上倾斜30度，处置方向保持不变
这不仅意味着较小的数据集可以从基于较大数据集的参考模型的中获益，而且还可以随着更多的数据可用而对模型进行调整和更新。...解剖分割中的小叶根据其前后位置（I到X小叶）命名，每个功能块的前后位置是通过排序程序获得的。具体来说，我们通过确定其解剖小叶（每个10个功能ROI的中心点）所在的位置来对功能包进行排序。...虽然解剖性小叶遵循前后顺序，但由于小叶大小的差异，纠正沿着这个前后轴的小叶间隔是模棱两可的。...虽然这种标准设置能够可靠地识别小脑小叶7，但需要更高的分辨率来更准确地分割小脑蚓部区域，以及小脑皮质层的薄而紧密折叠的白质和灰质。...5.6 解剖分割MAGeTBrain框架使用了一种自动标记算法，该算法基于健康参与者中手动分割的MR图像。非线性配准用于将五个人工分割的图像与一系列特定于个别研究的“模板”图像对齐。
在利用RPN网络[22]获取点云数据中的ROI区域后，网络通过对ROI体素化处理并构建不同尺度的区域金字塔来捕获更加广泛的兴趣点；引入球查询半径预测模块，使网络可以根据点云的密度自适应调整网格中心点的感知范围...01 ROI区域金字塔在现有的基于深度学习的两阶段点云目标检测算法中，第1阶段RPN网络生成的候选框已经有着很高的召回率，但网络最终的检测精度仍然很低。...基于式(1)，网格金字塔每个格子的中心点坐标可以重新表示为式中： 分别表示沿着不同坐标轴方向的放大系数，用于控制网格金字塔的尺度大小，当 均为1时，表示标准的体素化过程，随着 的增加，金字塔的尺度变大...在本节中针对这一问题采用了新的球查询方案，在原算法的基础上加入基于密度感知的球查询半径预测模块，设计一个可微的半径预测函数，使得球查询半径变为一个可学习的参数，且网络在学习过程中可以根据点云的稀疏程度调整球查询的半径大小...8，训练 100个世代，学习率设置为 0.01，学习率衰减采用余弦退火学习率策略，优化器采用Adam，为了保证对比试验的有效性，其他训练参数保持不变。
简单说特征可以被定义为图像中感兴趣区域(ROI)的描述，是对图像信息的抽象描述与表示，卷积神经网络有能力很好的提取与表示图像从低级到高级的特征，作者通过卷积神经网络CNN实现了高阶图像特征提取检测中心特征点与尺度预测...在stage-5中采用空洞卷积，保持输出分辨率与输入分辨率不变，对stage-2～stage-5的feature maps进行合并输出，在合并之前，针对不尺度的feature maps进行反卷积处理，得到相同的尺度...，假设最初输入图像大小为HxW，最终合并之后feature maps的大小为H/r x W/r其中r是下采样因子，作者实验发现r=4的时候效果最好。...训练与实验结果 Ground Truth 主要是针对box ground生成中心点标记为正，其它为负，Scale的高度与宽度标记针对每个对象log(Hk)表示第K个对象的，为了减少模糊，周围2个单位内标记为负数...相似就可以标记宽度，针对不同的比率。在训练阶段因为很难真正的确定中心点位置，作者引入高斯mask进行辅助，最终的损失有中心位置损失，尺度损失，与offset三个部分组成，表示如下： ?
1. translate - 平移变换 简介 translate属性使元素在水平和垂直方向上移动，而不影响文档流。它接受两个参数，分别代表水平和垂直位移的距离，单位可以是像素、百分比等。...常见问题与避免策略 问题1：旋转中心点默认为元素中心 避免策略：使用transform-origin改变旋转中心，以达到预期的视觉效果。...问题2：缩放后的文本模糊 避免策略：对于包含文本的元素，谨慎使用缩放，考虑使用font-size调整字体大小以保持清晰度。...代码示例 .element { transform: scale(1.5, 1); /* 水平放大1.5倍，垂直不变 */ } 结语 掌握CSS 2D变换中的translate、rotate和scale...通过理解每个属性的工作原理，注意上述常见问题与避免策略，结合实践中的代码示例，你将能够更加自如地运用这些变换，创造出流畅、互动性强的网页设计。
寻找下一跳的落地点棋盘位置并计算棋盘中心点位置:这一步就比较麻烦一些，棋盘是在左上和右上随机出现，而且大小，形状也都不一样，这就给识别增加了难度。...c.计算棋子与中心点位置距离：只要找到了两个点，做一个减法就可以了 d.通过距离计算按压时间：这个是除了寻找落地棋盘以外最复杂的操作了，因为每个手机的屏幕大小不一样，所以对于不同手机像素代表的按压时间也是不一样的...，然后先进行简单的找棋子的处理，棋子的处理很简单，因为颜色不变，所以在一个区间之内找就可以了，而且不需要使用灰度图，直接用原图，通过像素大小判断就可以了 #找到棋子中心点 a=[] for h in range...其实就是loss function的平均），而lr其实我们可以理解为就是使用随机梯度下降优化时的学习率，也很简单就是为了使差值最小。...这张图可以看出由于原图中标记有中心点，所以计算出现偏差，使得计算点偏上，说明程序还有优化空间，但是经过测试，并不影响运行。 ? ?
聚类 对于”监督学习”(supervised learning)，其训练样本是带有标记信息的，并且监督学习的目的是：对带有标记的数据集进行模型学习，从而便于对新的样本进行分类。...而在“无监督学习”(unsupervised learning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。...3、k-means算法的改进方法——k-中心点算法 k-中心点算法：k -means算法对于孤立点是敏感的。...为了解决这个问题，不采用簇中的平均值作为参照点，可以选用簇中位置最中心的对象，即中心点作为参照点。这样划分方法仍然是基于最小化所有对象与其参照点之间的相异度之和的原则来执行的。 实例 ? ? ?...由于在两次迭代中，簇中心不变，所以停止迭代过程，算法停止。
徽标在日常生活中的使用频率是很高的，想要自己绘制徽章，该怎么绘制呢？下面我们就来看看cdr绘制徽章的教程。 ?...1、打开cdr软件并新建文档，点击椭圆工具按住Ctrl键绘制一个正圆，按住Shift键水平拖动正圆，点击鼠标右键复制正圆使两个正圆相交，按Ctrl+g组合起来。 ?...2、点击手绘工具，按住Ctrl键绘制一条垂直线与两个圆垂直居中，再点击智能填充工具给中间的小叶子填充成颜色。 ?...3、把小叶子移出来，去掉描边，按F11填充渐变色，按Ctrl+g组合起来再旋转，按住Ctrl键拖动水平翻转复制一个，再按Ctrl+g把两片叶子组合起来。 ? ?...5、点击椭圆工具绘制一个椭圆，选择调和图形，点击新路径使调和图形沿椭圆路径，调整叶子的个数和步长，角度。 ? 6、按Ctrl+k打散组合，删除椭圆，选中所有的叶子水平翻转复制。这样徽标图形就做好了。
3.2 图像有效区域提取 3.2.1 标记质心 采集到的静脉图像库中的图像为256级灰度，其分辨率大小为462×489，显然，图像中除了含有手背图像外，还含有很多背景，为了减少背景对静脉纹络的影响，...为了得到单像素描绘的静脉血管，保持原有的纹路特征，使得静脉骨架真实有效，便于研究，我们需要对分割图像进行细化处理。细化时应保证骨架的连接性，特征点不变，还应保持骨架的中心基本不变。...算法对边界点进行如下操作： 考虑以边界点为中心的8-邻域【1】，即中心点为P1，其邻域的八个点顺时针绕中心点分别记为P2,P3……P9,其中P2在P1上方。...图像细化和修复阶段根据实际多次进行不同模板大小的膨胀和滤波处理，以求连接静脉并且去除噪点，使结果达到最好效果； E....题目所给的图像较为特殊，二值化后仅存在一个连通区域，因此为质心确定提供了方便，但其他手背静脉图像也许会存在多个连通区域，这也给其质心确定带来困难。
此外，prior box被认为是处理尺度不变性的有效手段。它是许多检测器的基础，例如Faster RCNN和YOLOv2中的锚点，SSD中的默认框。...今天这项研究中，研究者介绍了Dubox，这是一种新的单阶段方法，可以在没有先验框的情况下检测目标。使用多尺度特征，设计的双尺度残差单元使双尺度检测器不再独立运行。第二个尺度检测器学习第一个的残差。...三、新框架 No-prior Box Detection Dubox是一个单一的神经网络，统一了目标检测的所有必要组件。检测器设计支持端到端训练和实时推理，同时保持高平均精度。...新的网络将整个图像作为输入，并以s倍的下采样级别预测结果特征图。假设输出map大小为(h,w)，将输出中的位置(i,j)定义为hook，其中i∈[0,w)和j∈[0,h)。...蓝色的点是positive的hook，其他的是negative。不再像DenseBox那样直接在中心点画圆框了，而是根据以下公式进行正样本的定义： P是用于调整范围的预定义值。
论文提出基于轮廓的实例分割方法Deep snake，轮廓调整是个很不错的方向，引入循环卷积，不仅提升了性能还减少了计算量，保持了实时性，但是Deep snake的大体结构不够优雅，应该还有一些工作可以补...受snake算法和Curve-GCN的启发，论文采用基于轮廓的逐步调整策略，提出了Deep snake算法进行实时实例分割，该算法将初始轮廓逐渐优化为目标的边界，如图1所示，达到很好的性能且依然保持很高的实时性...，但这样会破坏轮廓的拓扑结构。...在特征学习后，对每个顶点使用3个$1\times 1$卷积层进行偏移的输出，实验中循环卷积的核大小固定为9。...C$的特征图，输出$H\times W\times 1$的中心点heatmap和$H\times W\times 2$的box大小特征图。
降维后，向量的数据范围（S）保持不变。 量化： 与降维不同，量化关注的是减少向量可能取值的范围，而不是维度。 量化通过将连续的数据范围映射到有限的离散值集来实现压缩。...以下是PQ的基本原理和步骤： 向量分割： 取一个大的高维向量，将其分割成等大小的块，这些块称为子向量 子空间聚类： 每个子向量空间分配一个独立的聚类集，对每个子空间进行聚类以确定中心点 中心点分配： 将每个子向量与最近的中心点进行匹配...子向量量化：每个子向量独立地被量化，即分配给最近的集群中心点（在PQ中称为复制值） 中心点ID分配：量化后，不直接存储子向量，而是用它们对应的中心点的ID来表示 在PQ中，每个中心点c[i]都有一个唯一的...调整召回率 通过调整nprobe参数，可以控制搜索时考虑的Voronoi单元格数量，从而影响召回率。...PQ：搜索速度提升至1.49毫秒，但召回率降低至50%。 IVFPQ：结合了IVF的PQ索引在保持52%召回率的同时，将搜索速度进一步降低至0.09毫秒。
Lowpass Lowpass5X5 在Sherlock中的这两个算法，直接理解为低通滤波，根据文档中的描述，这两个算法分别是对3x3和5x5大小尺寸内进行均值平滑图像，可重复多次执行，未能理解与...例如下图，在3x3大小的过滤尺寸内，中心点原来的像素值为1，相邻像素取平均值为2，则经过均值滤波处理过，中心点的像素为2 ?...但是增加执行次数会增大标准差的值，近似于重复次数的平方根 注意：每次重复使用之后，都会图像的边界留出2个像素保持像素不变，如果对图像边界有影响，注意设定边界的灰度值 ?...假如目标像素点和它周边的值（上下左右前后的临点，具体的比邻范围依赖于算子的大小，3*3的算子比邻范围为1，5*5的为2，以此类推）得有较大差异，那么就可以通过这个算子对原图矩阵中的这个位置进行卷积运算，...当这种前后差异超过我们预设的范围后，就将这个像素点标记为255（白色），其余点标记为0（黑色），这样就得到了一黑色为背景，白色线条作为边缘或形状的边缘提取效果图。
02 文章背景 肝脏是由肝细胞组成的异质组织，肝细胞在称为小叶的重复解剖单位中运作。六角形的小叶由大约15层同心的肝细胞组成。...单细胞RNA测序（scRNAseq）使测量的数千细胞的全基因组表达模式，但是这种技术需要组织离解，从而失去每个单元的空间位置。...重建了中心周围基因 Oat (紫色)和中心周围祖细胞标记Axin2(红色)、门脉周围尿素循环酶基因Arg1(绿色)和门脉周围祖细胞标记Sox9(蓝色)的区带图谱。 ?...虽然Cyp7a1和Hsd3b7在中央周围第1层中含量最高，但下一个酶Cyp8b1在第2-3层达到峰值。与第2层相比，第1层中Cyp8b1的含量较低可能表明中间体在第1层和第2层之间转移。...在这种方法中，首先将细胞固定并透化。然后，将细胞与一组探针杂交，该探针由多个短的荧光标记的DNA寡核苷酸组成，它们平铺了mRNA的长度。 ?
环路1和环路2分别设置静态平衡阀，其开度大小根据末端负载的大小及环路阻力特性而确定。通过调节开度改变阀体阻力的大小，使该环路的水流量等于设计流量。...当支路①关断，（P1-P2）增大，感压膜受力平衡被打破，阀瓣下移，关小阀口，使P2又回升到原来的大小，即（P1-P2）不变。...图4 三种平衡阀对比图 如图4所示，为三种平衡阀的对比图，静态平衡阀相当于电路中的电阻，其阻力大小一经设定变保持不变，末端负载会随着系统的压差和流量的变化而发生变化；动态流量平衡阀相当于电路中的电流控制器...，它使得通过该管路的流量适中保持不变，一定范围内，无论系统的流量和压差如何变化，该管路的流量始终保持不变；动态压差平衡阀相当于电路中的电压控制器，它使得该环路的供回水压差始终保持不变，通过负载流量的大小会根据阻力的大小而发生变化...因此，我们可以看出，依靠冷冻水泵+二通水阀可以在一定程度上实现流量和压差的稳定，但调整过程较压差控制阀复杂，调整精度不高。
02 基于点的卷积标准卷积网络的成功应用表明，保持卷积运算的稳定性是必不可少的，即邻域大小不变和邻居个数不变。...然而由于点云中的点排列不规则、点密度不均匀，这种稳定性属性在点云数据中是不存在的，无法始终同时保持区域大小不变（例如，半径为R的局部邻域）和邻居个数不变（例如， 个近邻点）。...，核的尺寸可以根据每个卷积层中不同数量的近邻点进行适当地调整。...\mathcal{X}-Conv由于在一些实际场景中，物体的大小各不相同，为了使提取的特征适应不同大小的物体，即小物体具有较小范围的邻域特征，大物体具有较大范围的邻域特征，基于卷积算子 和网络PointCNN...与标准卷积核相比，后者必须保持所有区域大小统一，并依靠提升分辨率来提取更细粒度的特征，这通常会导致较高的内存占用问题，而球卷积算子的多尺度区域解决了这一问题，使得卷积运算更加灵活，不仅能够对相同区域特征实现权重共享
简单的来说，他们的处理方法是，对于每一个固定高度乘宽度的正方形的框，在保持面积不变的情况下，我可以把框的高度和宽度设置成不同的比例（毕竟你家的猫和照相机距离不变的时候，只会躺着，或者站着，总的面积是不变的嘛...这一操作使中心点有机会获得更易于区分于其他类别的语义信息。Center pooling 可通过不同方向上的 corner pooling 的组合实现。...FCOS算法feature map中位置与原图对应的关系，如果feature map中位置为(x,y),,映射到输入图像的位置是 第二点 · 在训练过程中，anchor-based算法对样本的标记方法是...· 在FCOS中，如果位置（x，y）落入任何真实边框，就认为它是一个正样本，它的类别标记为这个真实边框的类别。...具体的来说，我们使用FCN从每一个ROI中预测出一个大小的mask，这使得mask分支中的每个层能够明确的保持空间布局，而不将其折叠成缺少空间维度的向量表示。
特征图大小公式 设定原始图像大小为 ,卷积核大小为 ，则经过卷积操作后特征图大小为 不使用 Padding 的缺点 经过卷积操作后图像会缩小....卷积核的感受野会扫描此位置多次. 使用 Padding 进行维度的填充 为了使每次卷积操作后大小不会丢失，使用 0 填充在原始图像的外围。...假设 p 作为填充在原始图像外围的 Padding 大小，则经过卷积操作后的特征图大小为 Padding 填充大小公式 如果需要使经过卷积后的特征图大小保持不变，则填充大小需要满足公式 即 所以只要...f 即卷积核的边长是奇数，则能保证输出的特征图大小与原图像大小相等。...通常使用奇数维度的过滤器大小 通常使用奇数维度的过滤器大小，这样可以使 SAME Padding 后的图像有自然的填充而不是出现小数维度。 奇数维度的卷积核具有中心点，便于指出过滤器的位置。
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