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OpenSU3D 利用2D基础模型，构建实例级3D场景表示，超越当前所有3D场景理解水平！

对于每个图像，使用ground-edSAM [13]获取2D Mask 、边界框和预测得分。基于的每个实例的裁剪图像被传递给GPT-4V [6]，以获得标签（名称）和描述目标的详细标题。...通过基于缩放比例的多尺度裁剪图像，创建特定实例的特征向量，然后使用第III-D节讨论的多尺度特征融合方案融合每个裁剪图像的向量。...利用的边界，作者从中抽取了，其中只包含在边界内的点。执行了搜索，使用欧氏距离函数将中的点与中的点进行匹配。如果，作者将与对应的索引与的索引分组，以获得所有重叠点的相应索引对。...作者提出的融合方案通过基于余弦相似度对最佳匹配裁剪分配权重，有效地降低较大裁剪的影响。...Spatial Reasoning 对于涉及复杂空间推理的 Query ，关键思想是利用像GPT-4这样的大型语言模型的长上下文窗口，基于对构建的场景的连贯3D表示和元数据（如 Mask 标签、质心、边界框以及描述

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「Adobe国际认证」Adobe Photoshop，如何裁剪并拉直照片？

2.绘制新的裁剪区域，或拖动角和边缘手柄，以指定照片中的裁剪边界。 3.（可选）使用控制栏指定裁剪选项。 大小和比例选择裁剪框的比例或大小。...自动居中预览启用此选项以便在画布的中心置入预览。 显示裁剪区域启用此选项以显示裁剪的区域。如果禁用此选项，则仅预览最后的区域。 启用裁剪屏蔽使用裁剪屏蔽将裁剪区域与色调叠加。您可以指定颜色和不透明度。...3.使用图像周围的手柄，拉直或旋转图像。或者，将画布的范围扩展到图像原始大小之外。 4.当您对结果满意时，单击选项栏中的√以提交裁剪操作。Photoshop 会智能地填充图像中的空白区域/空隙。...将选框的边缘和对象的矩形边缘匹配。 3.按 Enter 键 (Windows) 或 Return 键 (Mac OS) 完成透视裁剪。...使用裁剪工具调整画布大小 您可以使用裁剪工具调整图像画布的大小。 在工具栏中，选择裁剪工具 。裁剪边界显示在图像的边缘上。 向外拖动裁剪句柄以放大画布。使用 Alt/选项修改键从各个方向进行放大。

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PS软件2020版本下载安装教程——全版本photoshop软件获取安装包

2.在图像上拖动鼠标以选择要裁剪的区域。 3.调整裁剪工具的选项，并预览裁剪后的图像。 4.按下Enter键或单击裁剪按钮来完成操作。 三、裁剪工具的常用技巧 1....裁剪比例：可通过选择不同的纵横比例对图像进行裁剪，使其符合特定尺寸与比例要求。 2. 安全保护：通过调整裁剪工具的选项，防止裁剪时错误地删除图像不能裁剪的区域。 3....十字网格线：使用此工具时，可打开“视图”菜单下的“显示”选项，打勾“网格”和“参考线”，通过网格线和参考线来调整裁剪区域，使其更准确。 4....调整图片尺寸：可通过裁剪工具对图片进行调整尺寸的操作，使其适应于不同的应用场景。 3. 删除不必要的部分：使用裁剪工具删除图片中不需要的部分，使图片更加清晰明了。 4....制作切片图片：通过切片工具和快速裁剪工具，制作出滚动图片和网页排版等效果。 总结： Photoshop裁剪工具是图像处理中不可或缺的一部分，主要用于调整图像的大小和形状、剪裁多余部分等操作。

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通过改进视频质量评估提升编码效率

对于皮肤检测，我们使用了AdaBoost分类器，该分类器在我们创建的标记数据集上进行了训练。AdaBoost分类器使用YUV像素值和4×4亮度方差值输入。...最后，我们裁剪局部相似性分量得分，使其位于[0,1]的范围内，其中1表示目标图块和参考图块在感知上相同。...对于差异块中的每个水平和垂直编码块边界，我们评估跨编码块边界的变化或梯度，并将其与任一侧编码块内的局部梯度进行比较。例如，对于AVC编码，这是沿着全帧的16×16网格完成的。...然后根据块状伪像的百分比来缩放该值，即阈值之前原始块状度值非常高的情况，最后将其裁剪到[0,1]的范围，其中1表示未添加任何伪造边缘。相对于参考图块的目标图块。...通过将像素的参考帧边缘强度与阈值进行比较，我们可以选择丢弃被认为是虚假边缘的像素，该阈值可以调整为例如在包含胶片颗粒的帧中更高。

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Going Deeper with Convolutions——GoogLeNet论文翻译——中文版

由于这些“Inception模块”在彼此的顶部堆叠，其输出相关统计必然有变化：由于较高层会捕获较高的抽象特征，其空间集中度预计会减少。这表明随着转移到更高层，3×3和5×5卷积的比例应该会增加。...然而，一个经过验证的方案在竞赛后工作地很好，包括各种尺寸的图像块的采样，它的尺寸均匀分布在图像区域的8%——100%之间，方向角限制为[34,43][\frac {3} {4}, \frac {4} {...对于每个方块，我们将采用4个角以及中心224×224裁剪图像以及方块尺寸归一化为224×224，以及它们的镜像版本。这导致每张图像会得到4×3×6×2 = 144的裁剪图像。...表2显示了过去三年中一些表现最好的方法的统计。 我们也分析报告了多种测试选择的性能，当预测图像时通过改变表3中使用的模型数目和裁剪图像数目。 8....如果检测到的对象匹配的它们实际类别并且它们的边界框重叠至少50%（使用Jaccard索引），则将检测到的对象记为正确。无关的检测记为假阳性且被惩罚。

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GoogleNet_google翻译学术论文

对于每个方块，我们将采用4个角以及中心224×224裁剪图像以及方块尺寸归一化为224×224，以及它们的镜像版本。这导致每张图像会得到4×3×6×2 = 144的裁剪图像。...我们注意到，在实际应用中，这种积极裁剪可能是不必要的，因为存在合理数量的裁剪图像后，更多裁剪图像的好处会变得很微小（正如我们后面展示的那样）。...表2显示了过去三年中一些表现最好的方法的统计。 我们也分析报告了多种测试选择的性能，当预测图像时通过改变表3中使用的模型数目和裁剪图像数目。 8....如果检测到的对象匹配的它们实际类别并且它们的边界框重叠至少50%（使用Jaccard索引），则将检测到的对象记为正确。无关的检测记为假阳性且被惩罚。...4 . 网络越到后面，特征越抽象，而且每个特征所涉及的感受野也更大了，因此随着层数的增加，3×3和5×5卷积的比例也要增加 使用5×5的卷积核仍然会带来巨大的计算量。

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传输丰富的特征层次结构以实现稳健的视觉跟踪

尽管可以通过学习重建输入图像来学习一些通用图像特征，但是在典型的跟踪任务中跟踪的目标是单个对象而不是整个图像。对跟踪有效的特征应该能够将对象与非对象（即背景）区分开，而不仅仅是重建整个图像。...在使用第一帧中的注释进行微调之后，我们基于前一帧的估计从每个新帧中裁剪一些图像块。通过简单地向前穿过CNN，我们可以获得每个图像块的概率图。然后通过搜索适当的边界框来确定最终估计。...为了解决这个问题，我们提出了一种用于确定正确边界框的多尺度搜索方案。首先，所有裁剪区域都以前一帧的估计为中心。然后，我们开始用最小的比例搜索。...它们用不同的比例和随机翻译填充。下部显示了对该帧进行微调后CNN的相应输出。 4 实验 在本节中，我们通过与其他最先进的跟踪器进行比较，对经过验证的SO-DLT跟踪器进行了实证验证。...此外，CNN不是像以前的工作那样学习重建输入图像，而是首先对大规模的ImageNet检测数据集进行预训练，以学习定位对象，从而缓解由于缺乏标记训练而导致的问题。数据。

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Advanced CNN Architectures（R-CNN系列）

Bounding Boxes and Regression（边界框与回归） 在训练 CNN 对一组图像进行分类时，通过比较输出的预测类别和真实类别标签并查看二者是否匹配来训练 CNN。...对于分类问题： 知道准确率是什么，如果预测类别与真实类别匹配 则模型是准确的 但对于回归问题 无法说一个点是否准确，只能通过衡量点之间的均方误差评估数量。...这使我们能够丢弃任何非对象区域 R-CNN 要定位并分类图像中的多个对象,希望能够识别有限数量的裁剪区域供 CNN 查看.在理想情况下,我们将为图像中的三个不同对象生成三个完美裁剪的区域。...如果包含 则该区域将继续经过分类步骤，如果不包含，则丢弃该建议。 获得最终候选区域后，网络的剩余部分和 Fast R-CNN 看起来一样。即接受特征图中的裁剪区域并学习分类这些区域。...对于每个候选区域，该网络产生一个概率Pc，该概率将把候选区域分为物体（不是物体），以及该该物体的一组边界框的坐标。 其中作为物体的概率太低的候选区域，比如Pc < 0.5 将被丢弃。

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InsetGAN：全身图像生成 (CVPR 2022)

为了协调部分GAN和全局GAN的关系，作者用到一个边界检测器来识别图像 ，通过使用检测到的边界框裁剪 ，并将裁剪后的像素表示为 。...当优化隐向量 和 时，作者考虑到了如下几个多重目标： 面部GAN和身体GAN生成的面部区域应具有大致比例的相似外观，以便当将由面部GAN生成的像素粘贴到身体GAN图像上时，相应的属性要匹配上，比如面部的肤色要匹配颈部的肤色...裁剪周围的边界像素要相互匹配以便肢体图像可以无缝对接到全身人体图像中。 合成的图像结果看起来需要很逼真。...图像边界匹配损失如下所示 其中 是宽度为 像素的 的边界区域。为了在优化过程中保持真实感，作者还添加了两个正则化项： 第一项防止优化后的隐向量偏离平均隐向量太远。...给定一个随机生成全身人体图像 ，通过固定参数 来优化参数 使得图像 看起来与 相似，则优化目标为 如下图所示，显示了使用专门的人脸模型对人脸进行训练的人脸细化结果，该人脸模型是从用于训练身体生成器的相同数据中裁剪出来的

2.2K40

基于OverFeat的图像分类、定位、检测引言相关理论计算机视觉三大任务Alexnet图片分类回顾基础学习OverFeat图片分类定位任务检测总结Reference

最大池化)，19、20号神经元将被丢弃，如下图所示： ?...我们也可以在20号神经元后面，人为的添加一个数值为0的神经元编号21，与19、20成为一组，这样可以分成7组:[1,2,3]，[4,5,6]，……，[16,17,18]，[19,20,21]，最后计算每组的最大值...然而Alexnet这种预测方法存在两个问题： 首先这样的裁剪方式，把图片的很多区域都给忽略了，说不定你这样的裁剪，刚好把图片物体的一部分给裁剪掉了； 另外一方面，裁剪窗口重叠存在很多冗余的计算，像上面我们要分别把...在一个比例上训练网络在原比例上表现很好，在其他比例上也会表现的很好；但是多个缩放比例训练让预测在多个比例上匹配更准确，而且还会指数级别的增加预测类别的置信度。 ?...2，通过offset和sliding window的方式可以有更多的类别预测 ? 3，在每个比例上预测bounding box，放大比例越大的图片，预测的bounding box越多 ?

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yolo 实例分割_jacobi椭圆函数

然后从这两个组件生成完整的图像实例分割很简单：对于每个实例，使用相应的预测系数线性组合原型，然后使用预测的边界框裁剪。...因此，像FCIS[24]和Mask R-CNN[18]这样的方法试图显式地添加翻译方差，无论是通过方向图和位置敏感重定位，还是通过将Mask分支放在第二阶段，使其不必处理本地化实例。...通过组合这些划分图，网络可以区分同一语义类的不同（甚至重叠）实例；例如，在图像d中，通过从原型2中减去原型3，可以将绿色伞与红色伞分离。 此外，作为学习对象，原型是可压缩的。...对于每个Pi上的预测头，三个分支共享一个3×3conv，然后每个分支并行得到自己的3×3conv。与RetinaNet相比，我们的预测头设计（见图4）更轻，速度更快。...在表4中，我们将我们的性能和速度与YOLOv3的各种偏差进行了比较[36]。

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一文综述生成更多图像训练数据的方法｜视觉进阶

译者|Arno 来源|Medium 在图像和物体识别方面，计算机表现优于人类。 像Google和Microsoft这样的大公司在图像识别方面已经超越了人类基准[1，2]。...平均而言，人类大约有5％的时间在图像识别任务上犯了错误。截至2015年，微软的图像识别软件的错误率达到4.94％，与此同时，谷歌宣布其软件的错误率降低到4.8％[3] 这是怎么做到的？...有几种不同的数据增强技术，Mikolajczyk和Grochowski在他们的论文中[4]将这些技术分为两个子类别：使用基本图像处理的数据增强和使用深度学习方法的数据增强。 ?...裁剪是一种数据增强技术，用于通过裁剪边界像素来减小原始图像的大小。裁剪时不会保留空间尺寸。在这种类型的数据增强中，不能保证转换后的图像与原始图像属于相同的输出标签。...在上面的图像中，通过从左右方向裁剪像素，从原始图像生成了四个图像。裁剪图像的尺寸从256x256减小到227x277。 旋转 ? 图像可以在轴上向左或向右旋转1到359度。

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目标检测（降低误检测率及小目标检测系列笔记）

4.如何收集负样本 可以通过下面两种方式收集负样本： 采用本任务场景的不包含目标物体的背景图像，例如你的目标是识别某园区内的行人，那么所有本园区内不包含行人的图片都视作负样本。...（通常对原图像进行裁剪，使得裁剪下来的图像只包含误识别的物体，而不包含目标） 5.负样本的标签文件 用于目标检测任务的标签通常是xml文件，在xml文件中没有目标位置相关的节点，只有文件名，文件路径、图片宽度...把这些图片收集起来作为负样本加入到正样本集（如果图片中同时包含误识别物体和目标，可以将图像裁剪，裁剪后的图像包含误识别物体而不包含目标并尽量覆盖原图大部分区域，然后再将其分辨率resize回原图大小），...我们比较我们的对抗空间丢弃网络与使用AlexNet架构的训练中的各种丢弃/遮挡策略。我们尝试的第一个简单基线是RoI-Pooling后的特征的随机空间丢弃。...为了公平的比较，我们屏蔽了与ASDN网络中相同数量神经元的激活值。如表2所示，随机丢失的表现为57.3％mAP，略好于基线。我们比较的另一个丢弃策略是我们在训练ASDN时应用的类似策略（图3）。

3.1K20

CVPR 2020 | CenterMask : Anchor-Free 实时实例分割(长文详解)

最具代表性的方法Mask R-CNN扩展到对象检测（例如Faster R-CNN），已成为COCO基准测试的主导，因为可以通过检测对象然后预测每个盒子上的像素来轻松解决实例分割问题。...如果没有anchor，则FCOS会直接预测4D向量以及特征图级别上每个空间位置处的类标签。如之前架构图所示，4D向量嵌入从边界框的四个侧面到位置（例如，左，右，顶部和底部）的相对偏移。...在box head中，每个分类和box分支上有四个具有256个通道的3×3卷积层，其中centerness分支与box分支共享。我们将128个通道的卷积层数从4个减少到2个。...在训练期间，我们将每个RoI上的多任务损失定义为： 除非另有说明，否则将调整输入图像的大小，使其沿较短的一面具有800像素，而其较长的一面则小于或等于1333。...CenterMask/CenterMask-Lite对较短的一侧分别使用800/600像素来调整比例。 4.实验 我们评估CenterMask在COCO基准上的有效性。

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基于CNN目标检测方法（RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN，YOLO，SSD）行人检测

基于图像分类任务的卷积神经网络首先将图片重新缩放并才裁剪到固定大小，如AlexNet和ResNet将图片缩放到256尺度并裁剪至224×224大小，然后将裁剪后的图像输入至网络训练。...YOLO的置信度是两个因子的乘积，预测框的准确度也反映在里面。边界框的大小与位置可以用4个值来表征： (x,y,w,h)，其中(x,y)是边界框的中心坐标，而w和h是边界框的宽与高。...中心坐标的预测值(x,y)是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值，并且单位是相对于单元格大小的。而边界框的w和h预测值是相对于整个图片的宽与高的比例，这样理论上4个元素的大小应该在[0,1]范围。...这样，每个边界框的预测值实际上包含5个元素：(x,y,w,h,c)，其中前4个表征边界框的大小与位置，而最后一个值是置信度。...具体来说，对于第a个锚框，它的变换在a*4到a*4+3通道里。 ?

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目标检测算法YOLOv4详解

Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。 Head：对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。 这里先直接上YOLOv4的整体原理图(来源网络)如下： ?...3.1 数据增强 CutMix YOLOv4选择用CutMix的增强方式，CutMix的处理方式也比较简单，同样也是对一对图片做操作，简单讲就是随机生成一个裁剪框Box,裁剪掉A图的相应位置，然后用B图片相应位置的...ROI放到A图中被裁剪的区域形成新的样本，ground truth标签会根据patch的面积按比例进行调整，比如0.6像狗，0.4像猫，计算损失时同样采用加权求和的方式进行求解。...在第一阶段，神经网络改变原始图像而不是网络权值。通过这种方式，神经网络对其自身进行一种对抗式的攻击，改变原始图像，制造图像上没有目标的假象。在第二阶段，训练神经网络对修改后的图像进行正常的目标检测。...对于 和 的情况，我们需要 分别具有很大的负值和正值。但我们可以将 与一个比例因子(>1.0)相乘，从而更轻松地实现这一目标。

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【技术综述】深度学习自动构图研究报告

1.1 显著目标方法 【2-3】也称之为Attention-Based的方法，它基于一个假设，图像中最显著的区域即照片中最相关的部分，因此我们应该保留最相关的部分，而裁剪其他部分。 ?...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。...这个数据集一共包含1743张经过人工标记剪裁窗口的图片与34130张与原始图像相匹配的剪裁图像对。...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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YOLOPoint开源 | 新年YOLO依然坚挺，通过结合YOLOv5&SuperPoint，成就多任务SOTA

LoFTR的方法与之类似，主要区别在于他们的“从粗到细”模块首先预测粗略的对应关系，然后使用来自更高级特征图的裁剪来细化它们。...所有的训练都是使用批量大小为64的Adam优化器，预训练的学习率为 10^{-3} ，微调的学习率为 10^{-4} 。...如果在一个关键点在两帧中都在 \epsilon=3 像素范围内被检测到，那么这个关键点被视为可重复的。可重复性得分决定了重复关键点的数量与总体检测到的关键点数量的比例。...通过使用两帧之间的匹配点（见图3），估计了一个描述两帧之间点变换的单应性矩阵。然后使用估计的单应性将一个图像的角点变换到另一个图像上。...在作者的测试中，作者评估了不同版本的YOLOPoint，并通过使用目标边界框过滤掉动态目标上的关键点与SuperPoint和其他实时经典方法进行比较。

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Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

图4显示了cuda-convnet风格中3级金字塔池(3×3,2×2,1×1)的示例配置。?多尺寸训练：我们的网络与SPP预计将适用于任何大小的图像。...为了证明这一点，我们训练另一个ZF-5网络，它有一个不同的4级金字塔:{4×4,3×3,2×2,1×1}(总共30个箱子)。...在Overfeat论文中，视图也是从卷积特征图中提取的，而不是图像裁剪。但是，它们的视图不能有任意大小;相反，窗口是那些汇集的特性匹配所需维度的窗口。...我们从表6 (a)中的基线开始，模型为ZF-5，没有SPP，为了应用这个模型，我们调整了图像的尺寸，使其更小的尺寸为224，裁剪中心224×224区域。支持向量机是通过一个层的特征来训练的。...这主要是因为Caltech101中的物体也像ImageNet一样占据了图像的大部分区域。除了裁剪，我们还评估了图像的扭曲以适应224×224大小。这个解决方案保留了完整的内容，但是引入了失真。

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