色彩分类（Color Classification）用于根据样本的颜色信息对其进行分类识别。与单色目标的分类识别类似，色彩分类过程也包括训练和分类两个阶段。
【GiantPandaCV导语】调研分类方法的时候师姐推荐的一篇paper，其核心是训练的时候使用小分辨率，测试的时候使用大分辨率（训练分辨率的1.15倍），能够有效提升验证精度。
可视化，一直是大数据文摘关注的一个分支，后续会增加相应内容，也欢迎大家分享优秀的可视化案例给我们，后台留言即可。 (1)地表平均温度：这张地图的数据是由美国宇航局Terra卫星上的中分辨率成像光谱仪收
随着在线教育网站、视频媒体平台、网络电视平台的发展，支持根据网络带宽自动切换多分辨率规格的视频播放需求日益增多。自适应码流可以很好地支持这种场景，从低分辨率开始播放，随后根据网络带宽情况选择相应的分辨率规格进行播放，提供秒开、高清、无卡顿的播放体验。本篇将以腾讯云点播为例，给大家介绍下自适应码流的使用，转出多种分辨率效果如下：
在macOS10.15之后，系统中存放DisplayProductID和DisplayVendorID的文件夹Overrides变为只读，若有些tool开HiDPI遇到一些麻烦或失灵的情况，可参考下文用one-key-hidpi的简易方法，具体如下：
高分专项启动实施8年来，高分卫星数据已替代进口，自给率达80%，突破了长期依赖国外数据的局面，本期详细介绍下高分系列卫星。
最近，华中科技大学和金山的研究人员在多模态大模型 Monkey [1]（Li et al., CVPR2024）工作的基础上提出 TextMonkey。在多个场景文本和文档的测试基准中，TextMonkey 处于国际领先地位，有潜力带来办公自动化、智慧教育、智慧金融等行业应用领域的技术变革。
多分辨率分析https://blog.csdn.net/baidu_27643275/article/details/84826773
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.01047.pdf
转自:矿业界 微信ID: MiningWorld 导读： 美国航空航天局的两颗遥感监测卫星阿库亚和特拉自2002年以来，每天在不同时间段交替发回地球遥感图片，为科学家监测地球环境变化提供了海量宝贵的
在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多，小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。然而，在过去几年的发展中，也出现了一些提高小目标检测性能的解决方案。本文将对这些方法进行分析、整理和总结。
借最近上课实习上机内容，来介绍MODIS数据相关方面内容。本部分主要包括了MODIS数据的简介和下载的问题。本篇是第一部分，MODIS的简介。主要分为三个部分：1.MODIS传感器简介及参数；2.MODIS产品及命名规则；3.MODIS的典型应用。 1.MODIS传感器简介及参数 首先来纠正件很容易被误解的事，MODIS是传感器而不是卫星，尽管我们平常称呼的时候更习惯叫MODIS数据（以传感器来称呼），Landsat数据（以卫星来称呼）。MODIS传感器的全称为中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer）,主要搭载在Terra和Aqua星上。 Terrra的简介如下（摘自百度百科和遥感集市）： EOS（Earth Observation System）卫星是美国地球观测系统计划中一系列卫星的简称。经过长达8年的制造和前期预研究准备工作，第一颗EOS的上午轨道卫星于1999年12月18日发射升空，发射成功的卫星命名为Terra（拉丁语“地球”的意思），主要目的是观测地球表面。它是一个用一系列低轨道卫星对地球进行连续综合观测的计划。它的主要目的是：实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息；进行土地利用和土地覆盖研究、气候的季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化以及大气臭氧变化研究等；进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。EOS卫星轨道高度为距地球705公里，目前的第一颗上午轨道卫星（Terra）过境时间为地方时10:30am左右，一天最多可以获得4条过境轨道资料。 Terra卫星于1999年12月18日发射成功，Aqua卫星于2002年5月4日发射成功。Terra为上午星，从北向南于地方时10:30左右通过赤道，Aqua为下午星，从南向北于地方时13：30左右通过赤道。两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面，得到36个波段的观测数据 EOS系列卫星上的最主要的仪器是中分辨率成像光谱仪（MODIS），其最大空间分辨率可达250米。 对应的MODIS传感器的简介如下（摘自百度百科和遥感集市）： MODIS是当前世界上新一代“图谱合一”的光学遥感仪器，有36个离散光谱波段，光谱范围宽，从0.4微米（可见光）到14.4微米（热红外）全光谱覆盖。MODIS的多波段数据可以同时提供反映陆地表面状况、云边界、云特性、海洋水色、浮游植物、生物地理、化学、大气中水汽、气溶胶、地表温度、云顶温度、大气温度、臭氧和云顶高度等特征的信息。可用于对地表、生物圈、固态地球、大气和海洋进行长期全球观测。中分辨率成像光谱仪（MODIS）最大空间分辨率可达250米，扫描宽度2330公里。MODIS是CZCS、AVHRR、HIRS和TM等仪器的继续。MODIS是被动式成像分光辐射计。共有490个探测器，分布在36个光谱波段，从0.4微米（可见光）到14.4微米（热红外）全光谱覆盖。 MODIS仪器的地面分辨率为250m、500m和1000m，扫描宽度为2330km。 在对地观测过程中，每秒可同时获得11兆比特的来自大气、海洋和陆地表面信息，日或每两日可获取一次全球观测数据。 MODIS参数（摘自百度百科和遥感集市） 空间分辨率——250 m (1-2波段)；500 m (3-7波段)；1000 m (8-36波段) 扫描宽度——2330km 时间分辨率——1天 光谱波段——36个离散光谱波段，光谱范围宽，从0.4微米（可见光）到14.4微米（热红外）全光谱覆盖 。 轨道——705KM，降轨上午10:30过境，升轨下午1:30过境；太阳同步；近极地圆轨道 设计寿命——5年 2.MODIS产品及命名规则 按处理级别划分，可以分为以下5种： 0级产品：也称原始数据; 1级产品：指L1A数据，已经被赋予定标参数; 2级产品：经过定标定位后数据，本系统产品是国际标准 的EOS-HDF格式。包含所有波段数据，是应用比较广泛的一类数据。; 3级产品：在1B数据的基础上，对由遥感器成像过程产生的边缘畸变(Bowtie效应)进行校正，产生L3级产品; 4级产品：由参数文件提供的参数，对图像进行几何纠正，辐射校正，使图像的每一点都有精确的地理编码、反射率和辐射率。L4级产品的MODIS图像进行不同时相的匹配时，误差小于1个像元。该级产品是应用级产品不可缺少的基础; 5级及以上产品：根据各种应用模型开发L5级产品。
杜克大学近期的一项研究可以将高糊人脸照片转换成清晰的面部图像，而且你完全看不出来图像中的人并非真人，而是计算机生成的人脸。
高分系列卫星，即高分专项工程。该工程全名为高分辨率对地观测系统重大专项。该专项建立的初衷是建立一整套高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱分辨率的自主可控卫星系列。
---- 新智元报道 来源：arXiv 编辑：LRS 【新智元导读】Transformer在CV领域大放异彩，如何与传统CNN结合、利用CNN的优势一直是研究人员思考的问题。最近中科院、北大、微软亚研、百度联手提出HRFormer模型，能够在多分辨率并行处理图像，新模型架构参数量降低40%，性能却更强！ Vision Transformer（ViT）在ImageNet分类任务中表现出极其强大的性能。 在ViT的基础上，许多后续工作通过通过知识蒸馏（knowledge distillation）、采
② 数据结构 操作 : 在上述 划分好的 数据单元 数据结构 上 , 进行聚类操作 ;
图像分割是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务。本文聚焦于语义分割任务，即在分割图中将同一类别的不同实例视为同一对象。作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。
超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊)，图像可能具有“较低的分辨率”。我们可以将HR图像和LR图像通过如下公式联系起来：LR = degradation(HR)`
AI 科技评论按：生成式对抗性网络 GANs 是近几年最热门的机器学习范式之一，它“图像生成效果好”和“训练困难、效果不稳定”的特点吸引了许许多多研究者付出精力进行 GANs 的研究。虽然它在大尺寸图像和图像逼真程度方面的表现仍然有限，但仍然是目前最好的图像生成范式。 📷 所以当看到如此逼真的高分辨率生成图像的时候，我们几乎要以为这是 GANs 的新突破。虽然图中还有一些扭曲和不自然，但是细节和物体的结构已经比较完善。然而定睛一看，这样的效果居然是一个单向的端到端网络完成的！ 介绍这项成果的论
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文：https://arxiv.org/abs/2103.09136 代码（已开源）：https://github.com/ChenhongyiYang/QueryDet-PyTorch 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 虽然深度学习的通用目标检测在过去几年中取得了巨大成功，但检测小目标的性能和效率却远不能令人满意。 01 概述 促进小目标检测的最常见和最有效的方
提起ICNET，就不得不说说ICNET构建的初衷-解决图像语义分割在实时应用中的挑战。图像语义分割（semantic segmentation）是结合了图像分类和对象检测，对图像中的每个像素实现细粒度的分类，就像下面的图中看到的那样，可以对封闭形状区域进行类别标记！得益于深度学习技术的爆发式发展，图像语义分割也进入高速的发展阶段。
在过去的几年中，卷积神经网络(CNN)在医学图像分析中取得了里程碑式的进展。尤其是，基于U形结构和skip-connections的深度神经网络已广泛应用于各种医学图像任务中。但是，尽管CNN取得了出色的性能，但是由于卷积操作的局限性，它无法很好地学习全局和远程语义信息交互。
语义分割是计算机视觉领域的基础任务之一，其目的是为图像的每个像素分配语义标签。现代方法通常采用全卷积网络（FCN）来解决这一任务，并在多个分割基准上获得巨大成功。
今年4月《Annual Review of Neuroscience》刊出题为“Spatial Transcriptomics: Molecular Maps of the Mammalian Brain”的综述文章，回顾了在推进神经解剖学的背景下空间转录组学所带来的技术和概念进步，并讨论了分子神经解剖学如何重新定义神经系统定位。
中分辨率成像光谱仪(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) -MODIS是Terra和Aqua卫星上搭载的主要传感器之一，两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面，得到36个波段的观测数据，这些数据 将有助于我们深入理解全球陆地、海洋和低层大气内的动态变化过程，因此，MODIS在发展有效的、全球性的用于预测全球变化的地球系统相互作用模型中起着 重要的作用，其精确的预测将有助于决策者制定与环境保护相关的重大决策。
前有OpenAI用它打败霸榜多年的GAN，现在谷歌又紧随其后，提出了一个视频扩散模型。
2020 年 8 月 7 日，第五届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2020）在深圳正式开幕。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 扩散模型最近是真的有点火。 前有OpenAI用它打败霸榜多年的GAN，现在谷歌又紧随其后，提出了一个视频扩散模型。 和图像生成一样，初次尝试，它居然就表现出了不俗的性能。 比如输入“fireworks”，就能生成这样的效果： 满屏烟花盛放，肉眼看上去简直可以说是以假乱真了。 为了让生成视频更长、分辨率更高，作者还在这个扩散模型中引入了一种全新的采样方法。 最终，该模型在无条件视频生成任务中达到全新SOTA。 一起来看。 由图像扩散模型扩
更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。
目前scRNA-seq将每个转录物与单个细胞相关联，但关于这些转录物在组织中的位置信息丢失了；相反的，空间转录组学技术知道转录物的位置，却不知道是哪个细胞产生了转录物。因此，scRNA-seq与空间转录组学的整合可以产生组织中细胞亚群的高分辨率图谱。
点评：遥感数据信息缺失问题来源已久，提供一种对地表温度遥感信息恢复的方法确实关键。希望作者后续能提供相应数据产品，解决相应的迫切需求。
本文分享最近 arxiv 论文 MedSyn: Text-guided Anatomy-aware Synthesis of High-Fidelity 3D CT Images，介绍通过临床诊断报告来生成对应的 3D 肺部 CT 医学图像。
EOS（Earth Observation System） 卫星是美国地球观测系统计划中一系列卫星的简称。经过长达8年的制造和前期预研究准备工作，第一颗EOS的上午轨道卫星于1999年12月18日发射升空，发射成功的卫星命名为Terra（拉丁语“地球”的意思），主要目的是观测地球表面。它是一个用一系列低轨道卫星对地球进行连续综合观测的计划。它的主要目的是：实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息；进行土地利用和土地覆盖研究、气候的季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化以及大气臭氧变化研究等；进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。
谷歌希望利用人工智能和机器学习来快速预测当地天气。在一篇论文和附带的博客文章中，这家科技巨头详细介绍了一个人工智能系统，该系统利用卫星图像生成“几乎是瞬间”的高分辨率预测——平均分辨率大约为1公里，延迟时间只有5-10分钟。它背后的研究人员说，它甚至在发展的早期就超过了传统模型。
📷 与VP8相比，VP9进行了大量的设计改进以尽可能的获得更高的视频编码质量。Google软件工程师 姜健详细介绍了VP9可适性视频编码（SVC）中多种新功能的实现与相应API。本文来自姜健在Live
相信大家都或多或少的熟悉一些检测器，不知道你是否思考过这样一个问题？FPN的多特征图融合方式一定是最好的吗？如果你看过【CV中的特征金字塔】一，工程价值极大的ASFF这篇论文的话，你应该知道这篇论文的出发点就是如何对不同尺度的特征做自适应特征融合（感觉也可以叫作FPN+Attention），而非【CV中的特征金字塔】二，Feature Pyramid Network那样较为暴力的叠加（不知道这个说法是否稳妥，有意见欢迎来提）。而今天要介绍的这个SNIP（「An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP」）算法，是CVPR 2018的文章，它的效果比同期的目标检测算法之CVPR 2018 Cascade R-CNN效果还好一些。为什么说这个算法是另辟蹊径呢？因为这个算法从COCO数据集开始分析，作者认为目标检测算法的难点在于「数据集中目标的尺寸分布比较大，尤其对小目标的检测效果不太好」，然后提出了本文的SNIP算法。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 扩散模型最近是真的有点火。 前有OpenAI用它打败霸榜多年的GAN，现在谷歌又紧随其后，提出了一个视频扩散模型。 和图像生成一样，初次尝试，它居然就表现出了不俗的性能。 比如输入“fireworks”，就能生成这样的效果： 满屏烟花盛放，肉眼看上去简直可以说是以假乱真了。 为了让生成视频更长、分辨率更高，作者还在这个扩散模型中引入了一种全新的采样方法。 最终，该模型在无条件视频生成任务中达到全新SOTA。 一起来看。 由图像扩散模型扩展而成 这个扩散
今天将分享Unet的改进模型H2NF-Net，改进模型来自2020年的论文《H2NF-Net for Brain Tumor Segmentation using Multimodal MR Imaging: 2nd Place Solution to BraTS Challenge 2020 Segmentation Task》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
在本文中，我们用自然图像中包含的文字创建了一个大型数据集，名为Chinese Text in the Wild（CTW）。该数据集包含32,285张带有1,018,402个中文字符的图像，远远超出了之前的数据集，这些图片来自腾讯街景，从中国数十个不同的城市获取，没有任何特殊目的。由于其多样性和复杂性，该数据库存在极大的挑战性。它包含平面文本，凸起文本，城市文本，农村文本，低亮度文本，远处文本，部分遮挡文本等。对于每个图像，我们注释其所有中文。对每一个中文字符，我们注释它的底层字符，边界框和6个属性，以指示它是否被遮挡，复杂背景，扭曲，3D文字，艺术字和手写体。
在进行抗体药物研发时，当冷冻电镜的数据分辨率比较低，可以通过测序信息来辅助进行序列鉴定。
如果你在为Android开发Web应用或者在为移动设备重新设计一个Web应用，你需要仔细考虑在不同设备上你的页面看起来是怎样的。因为Android设备有不同款型，因此你需要考虑影响你的页面在Android设备上展示的一些因素。
为了使ViT适应各种密集的预测任务，最近的ViTs，如PVT、CvT、LeViT以及MobileViT都采用了分层结构，类似的操作也用于卷积神经网络(CNNs)，如AlexNet和ResNet。这些ViTs将全局自注意力及其变体应用到高分辨率Token上，由于Token数量的二次复杂度，这带来了巨大的计算成本。
选自Google Blog作者：AJ Piergiovanni 等 机器之心编译编辑：陈萍、杜伟 来自谷歌的研究者提出了一种利用 3D 点云和 RGB 感知信息的 3D 物体检测方法：4D-Net。4D-Net 能够更好地使用运动线索和密集图像信息，成功地检测遥远的目标。 如今自动驾驶汽车和机器人能够通过激光雷达、摄像头等各种传感捕获信息。作为一种传感器，LiDAR 使用光脉冲测量场景中目标的 3D 坐标，但是其存在稀疏、范围有限等缺点——离传感器越远，返回的点就越少。这意味着远处的目标可能只得到少数几个点
论文地址：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2008.09162v1
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Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。 通过生态示例显示的数据集采样用例。 如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。
我们每天都在使用的抖音，快手，西瓜视频等APP，里面有为数众多的视频文件。对于这些文件，我们需要考虑各个手机厂商的品牌手机分辨率不同，宽高比不同。而视频发布者所上传的视频文件，格式画质帧频等等各不相同。
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