2,3-二磷酸甘油酸(BPG)与血红蛋白分子的相互作用进一步完善了血红蛋白的功能,并提供了一个异向变构调节的例子。
最近,越来越多的图像被压缩并发送到后端设备进行机器视觉分析任务(例如目标检测),而不仅仅是供人类观看。然而,大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真,而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中,我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器,而是可用于传统的非可微分编解码器,这意味着它与编码标准兼容,并且可以轻松部署在实际应用中。具体而言,我们在编码器之前增加一个神经网络前处理模块,用于保留对下游任务有用的语义信息并抑制无关信息以节省比特率。此外,我们的神经网络前处理模块是量化自适应的,可以在不同的压缩比下使用。更重要的是,为了联合优化前处理模块和下游机器视觉任务,我们在反向传播阶段引入了传统非可微分编解码器的代理网络。我们在几个具有不同骨干网络的代表性下游任务上进行了广泛的实验。实验结果表明,我们的方法通过节省约20%的比特率,在编码比特率和下游机器视觉任务性能之间取得了更好的权衡。
翻译 | 梁红丽 编辑 | Just 【AI科技大本营导读】在最终视觉呈现效果上,现有的用于极限学习图片压缩的算法似乎都不尽人意,本文作者则使用了 GAN,允许选择性地保留一些区域,同时在保持语义完整的基础上,完全合成图像的其余部分,尤其在低比特率条件下,与 BPG 相比,GAN 的方法获得了更高的 mIoU。 以下内容摘译自论文 Generative Adversarial Networks for Extreme Learned Image Compression: 本文中,我们提出一种基于生成对抗
选自arXiv 作者:Eirikur Agustsson等 机器之心编译 参与:白妤昕、刘晓坤 本文提出了一个基于生成对抗网络的极端学习图像压缩框架,能生成码率更低但视觉效果更好的图像。此外,该框架可
雷锋网 AI 研习社按,CVPR 2018 图像压缩挑战赛(CLIC)结果已经出炉,腾讯音视频实验室和武汉大学陈震中教授联合团队于该项挑战赛上取得压缩性能第一。(腾讯音视频实验室凭借在 CLIC 中 PSNR 指标第一在雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目「AI 影响因子」中增加 10 分。)
图片通常是移动端应用流量耗费最多的部分,并且占据着重要的视觉空间。以大家最常用的即时通讯IM应用为例,应用中存在大量的图片数据往来(比如图片消息、用户相册、用户头像等等)。合理的图片格式选用和优化不仅能减小图片传递过程中的数据量、提升视觉效果,还能显著降低服务端的带宽、计算资源等基础设施成本,一举多得。
CVPR 2018 图像压缩挑战赛结果已经出炉,腾讯音视频实验室和武汉大学陈震中教授联合团队于该项挑战赛上取得压缩性能第一。
jpeg优势: 非常通用,JPEG在色调及颜色平滑变化的相片或是写实绘画(painting)上可以达到它最佳的效果。 jpeg劣势: 它并不适合于线条绘图(drawing)和其他文字或图示(iconic)的图形,因为它的压缩方法用在这些图形的型态上,会得到不适当的结果;
png文件的16进制文件头格式为 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A
随着互联网的发展,人们对高清图片的需求也在不断增加,在保证图像画质的情况下最大程度降低图像体积已成为行业发展趋势。
《M-LVC: Multiple Frames Prediction for Learned Video Compression 》
R1,R3为IBGP关系;R2不配BGP。(MPLS) R6可以与R4相通;R7可以与R5相通。
最新的好消息是,谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC,在码率高度压缩的情况下,仍能对图像高保真还原。
通过在CentOS 7.5 上安装X11桌面环境和中文语言、字体、输入法来将云服务器打造成 Python 集成开发环境。
本文翻译自Windows Forms: Convert an image into grayscale in C# 这篇文章向你展示在C# Windows窗体应用程序中如何将图像转换成灰度图。 创建一个新的Windows窗体应用程序项目,然后创建一个允许你可以打开图像,然后将图像转换成黑白图像的简单的UI,如下图所示:
我以前经常把下载的东西放在桌面或者 “下载” 文件夹中,使用后再也没管它,久而久之文件夹就变得乱七八糟,再整理的时候非常痛苦,巴不得有一个自动化的工具帮我归类文档
雷锋网 AI 研习社按,2012 年,AlexNet 横空出世,以 15.4% 的低失误率夺得当年 ILSVRC(ImageNet 大规模视觉识别挑战赛)冠军,超出亚军十多个百分点。AlexNet 开启了深度学习黄金时代,随之而来是深度学习在图像识别上的蓬勃发展:
论文地址: http://arxiv.org/pdf/2003.08033v1.pdf
【课程录像合集】计算机&程序设计 链接:https://pan.baidu.com/s/1jI4AFqA 密码:g8fp 【课程录像合集】计算机视觉&图像信号处理 链接:https://pan.bai
那作为一个喜欢篮球的R语言初学者,当然不能只看比赛了,还要把约基奇的常规数据探索学起来!
在当前的IT市场中,组织正将其旧的基础设施迁移到云上,其基础设施的每个部分都在向云化的方向发展。因此,我们有必要来看一下为云级网络(cloud-grade network)而生的SDN控制器,其中一个就是Tungsten Fabric(TF)。
有多少人是因为看了电视,看了那些牛逼的黑客选择成为程序员的。 我貌似也是其中一个,只是自从成为程序员以来,天天都是加班coding,到家就是睡倒床上。兴趣变成了压力。 直到我选择离职,在家修养,才有精力重新把编程变成兴趣。因为Python的无所不能,我选择Python作为主要编程语言。 在这之前已经学过《廖雪峰的python教程》,也看过了《flaskweb实战》,之前还看过《head first in python》,选择《python绝技:运用python成为顶级黑客》这本书,是因为我想知道黑客到底干了啥。
图像压缩是一种广泛使用的技术。在过去的几十年里,传统的图像压缩方法发挥了重要作用。JPEG 是一种基本的图像压缩方法,自20世纪90年代以来一直被使用,并且仍然是主流的压缩格式。JPEG 中应用了 DCT 变换和霍夫曼熵编码。后来,WEBP 、BPG 和 VVC 涉及更复杂的工具来增强速率失真性能。尽管这些强大的工具极大地提高了图像压缩性能,但手动设计的搜索空间和变换仍然可能限制性能。与传统的图像压缩方法相比,LIC是一种数据驱动的方法,不需要手动设计特定的规则。
作为 Web 开发者,我们日常需要与各式各样的图片格式打交道,以至于有些知识几乎已经成为常识,比如我们应该都知道 PNG 可以支持透明度,jpg 可以压缩到较低的质量,而 gif 则可以显示动图……但是,你知道这些不同的图片格式是如何产生的、并且演进至今的吗?
也就是说,当二项分布中的试验次数 n 比较大,事件A在一次试验中发生的概率 p 比较小时,二项分布的一个事件发生次数的概率可以用泊松分布的概率来模拟。
近期安恒信息在应急响应过程中发现有恶意攻击者利用WebLogic漏洞对企业服务器发起大范围远程攻击,攻击成功后植入挖矿后门程序,通过分析发现攻击者利用了Oracle WebLogic中WLS 组件漏洞(CVE-2017-10271)。有大量企业的服务器被攻陷,且被攻击企业数量呈现明显上升趋势,需要引起高度重视。CVE-2017-10271是一个最新的利用Oracle WebLogic中WLS 组件的远程代码执行漏洞,Oracle官方在 2017 年 10 月份发布了该漏洞的补丁,但没有公开漏洞细节,如果企业
互联网时代,社交媒体分享、自动驾驶、增强显示、卫星通信、高清电视或视频监控等应用场景对图片和视频有很强的需求,压缩算法也因此备受关注,但是不同的应用场景对压缩算法的性能要求也不一样,有的需求是保持高清的画质是第一位,有的需求是体积小是第一位,可以损害一些画质。
就有这么一种基于生成式对抗网络(GAN)的极度图像压缩框架,经它之手的图像虽然体积被压缩不少,但分辨率着实感人。和同类框架相比,它的效果尤为惊艳。
RGB-D 图像是一种重要的 3D 数据格式。它已被广泛用于 3D 场景重建、突出目标检测、机器人与自主导航、医学影像与健康监测、环境监测等领域。与 RGB 图像不同,深度图像包含有关从视点到场景对象表面的距离的信息,该视点提供了 3D 场景之间的深度信息。因此,RGB-D联合分析方法在计算机视觉任务中很受欢迎。然而,这些方法使用额外的模态,这将带来多余的存储和传输成本。因此,设计一个高效的RGB-D图像压缩方法是一项重要且具有挑战性的工作。
原作 Michele Covell Root 编译自 谷歌博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 新的一年来了,想给自己找个难度大的挑战?有哪些问题是有重大意义,同时ML介入后会有很大的改善空间
2022年9月 VOL:29 TKE 集群 【新特性】上线 Ceberus 增强管理组件,支持 TCR 仓库签名镜像的可信验证,降低非法镜像部署的安全风险。 【新特性】基础监控组件 tke-monitor-agent 接入组件管理模块维护,支持用户在控制台进行组件版本升级。 【功能优化】kubelet 自定义参数功能全量开放,用户修改相关参数更加便捷。 【功能优化】提供异常 Service/Ingress 事件信息错误码的说明,帮助业务快速定位问题,并提供解决措施。 【功能优化】集群内 CLB 类型
今天有个客户问到墨者安全技术团队,CDN高防和BGP高防的区别是什么?那个更好一些?现在全球互联网会不限时受到各种网络安全攻击,CDN高防和BGP高防是DDOS流量攻击的首选防御。首先墨者安全讲讲什么是CDN高防和BGP高防吧。
Windows自带的照片应用就是一款比较强大的看图软件,可以查看很多种格式的图片、视频文件,类似raw等一些特殊格式的图片,也可以通过安装扩展来进行查看。
OIDC是 OpenID Connect 的简称,它在OAuth2上构建了一个身份层,是一个基于OAuth2协议的身份认证标准协议。
外部调用swf on (release) { loadMovieNum(“service.swf”, 1); } 外部调用数据 loadVariablesNum(“about.txt”, 0); System.useCodepage = true;//中文 音乐加入 mySound = new Sound(); mySound.attachSound(“1”); mySound.start(); 关闭指定音乐 mySound.stop(“1”); 外部调用音乐 mySound=new Sound(); mySound.loadSound(“music.mp3”,true); mySound.start(0,100) 关闭音乐 mySound.stop(); 链接场景: on (release) { gotoAndStop(“猫的历史”,1); } 清空文本框 _root.text=”” On(Release) Set Variable:”input” = “” Set Variable:”output” = “” End On
当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。
本文主要是给大家介绍 OIDC 的核心概念以及如何通过对 Spring Security 的授权码模式进行扩展来实现 OIDC 的单点登录。
前端优化有很多,图像优化也是其中的一部分。无论是渐进增强还是优雅降级,图像优化成为了开发上不可忽视的一部分。 知其然,须知其所以然 图像优化的前提是需要了解图像的基本原理。常规的图像格式分为矢量图和位图。 原理: 矢量图形使用线、点和多边形来表示图像。 光栅图形,也可以成为位图,通过对矩形格栅内的每个像素的值进行编码表示图像。 矢量格式适用于简单形状图形,并且变换颜色方便,仅通过 CSS 中的 fill 属性便可以改变颜色。并且在多大的缩放下都能保证清晰,矢量格式不能满足复杂的图像,例如照片,高
链接:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768
转眼又到春节,又到了亲朋好友大团圆的时刻。对程序猿和攻城狮来说,能否安安稳稳的过年就主要取决于网络是否安稳了,谁都不想在合家团圆吃年夜饭的时候因为网络故障加班。不过,过去这一年各种网络却是故障不断:
随着大数据、互联网、5G、企业数字化转型的迅速发展,企业在网络大环境下面对的风险暴露和安全问题也日渐增多,近年来,数据外泄事件也成为最为严重的网络数据安全隐患之一。根据Ponemon发布的《2022年数据泄露成本报告》,2022年全球数据泄露规模和平均成本均创下历史新高,数据泄露事件的平均成本高达435万美元。
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说到图像压缩算法,最典型的就是 JPEG、JPEG2000 等。 图 1:典型图像压缩算法 JPEG、JPEG2000 其中 JPEG 采用的是以离散余弦转换(Discrete Cosine Tra
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