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利用多尺度块合成进行图像修复

深度学习的最新进展已经令人兴奋,在自然图像中填充大量的空洞,具有语义上的合理性和上下文感知的细节,影响基础图像处理任务,例如目标消除。虽然这些基于深度学习的方法在捕获高层特征方面比现有技术更有效,但是由于内存限制和训练难度,它们只能处理非常低的分辨率输入。即使对于稍大的图像,修复区域也会显得模糊和不好的边界容易可见。 于是乎,有提出了一种基于图像内容和纹理约束的联合优化的多尺度神经块合成方法,其不仅保留了语义结构,而且产生高频细节,其主要通过深度分类网络匹配和改编具有最相似的中层语义特征相关性的块。 最后

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自定义Adapter中的跳转事件如何写

/******************************** 下面是viewPager的点击事件  2015-9-14晚10.30点    *********************************/ itemView.setOnClickListener(new OnClickListener() { @Override public void onClick(View view) { // TODO 点击跳转的界面 //第一步需要获取该条itemView的新闻id //JSONObject dataObj = (JSONObject) mJsonArray.get(position); TextView idtView =(TextView) view.findViewById(R.id.news_header_id);//找到新闻的id TextView titleView = (TextView)view.findViewById(R.id.news_viewpager_text);//找到对应的标题 Intent intent = new Intent(mContext,News_DetailActivity.class); String id=(String) idtView.getText(); String news_title = (String) titleView.getText(); intent.putExtra("id", id); intent.putExtra("name", news_title); mContext.startActivity(intent); } });

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领券