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【超分顶会详解+部署】ESRT:Transformer for Single Image Super-Resolution

文章目录ESRT1.超分基本知识1.1SRF1.2xxx_img1.3裁剪1.4超分模型评估标准2.LCB、LTB模块2.1序列模型3.损失函数4.部署运行4.1数据集4.1.1训练集4.1.2验证集4.1.3测试集4.2数据集转换4.3训练4.4测试4.5效果ESRTESRT(EfficientSuper-ResolutionTransformer)是一种单图像超分辨率重建算法。相较于传统的超分辨率方法,ESRT提出了一种基于自注意力机制的Transformer网络,可以充分利用全局信息,从而获得更好的性能。同时也是第一次将CNN和Transformer相结合应用于超分方向的一次大胆尝试。1

CCD多模态去偏框架 论文阅读笔记(Causal Intervention and Counterfactual Reasoning for Multi-modal Fake News Detection)

论文标题:CausalInterventionandCounterfactualReasoningforMulti-modalFakeNewsDetection论文作者:ZiweiChen,LinmeiHu,WeixinLi,YingxiaShao,LiqiangNie论文来源:ACL2023,Paper代码来源:未公布目录引入贡献基本知识介绍因果图因果关系的干预反事实推理与因果效应方法虚假新闻检测的因果图用因果干预进行去混淆训练用反事实推理减轻图像偏见训练与推理引入为了明确地解释数据偏差,我们首先将假新闻检测的过程表述为如图(a)所示的因果图。除了多模态假新闻检测方法关注的融合特征\(C\)

【论文导读】- SpreadGNN: Serverless Multi-task Federated Learning for Graph Neural Networks(去服务器的多任务图联邦学习)

文章目录论文信息摘要SpreadGNNFramework用于图层次学习的联邦图神经网络图神经网络的联邦多任务学习SpreadGNNDPA-SGD的收敛性质实验总结论文信息SpreadGNN:ServerlessMulti-taskFederatedLearningforGraphNeuralNetworks原文链接:SpreadGNN:ServerlessMulti-taskFederatedLearningforGraphNeuralNetworks:https://arxiv.org/abs/2106.02743摘要GraphNeuralNetworks(GNNs)arethefirstc

多主架构:VLDB技术论文《Taurus MM: bringing multi-master to the cloud》解读

本文分享自华为云社区《多主创新,让云数据库性能更卓越》,作者:GaussDB数据库。华为《TaurusMM:bringingmulti-mastertothecloud》论文被国际数据库顶会VLDB2023录用,这篇论文里讲述了符合云原生数据库特点的超燃技术。介绍了如何通过各种黑科技减少云原生数据库的网络消耗,进而提升云原生数据库的性能和稳定性。下面就让我们抽丝剥茧,细细品味技术的魅力,揭开华为云数据库多主技术的面纱。说明:技术论文中的Taurus在华为云商用的产品名是GaussDB(forMySQL),是GaussDB(forMySQL)的云原生架构技术版本。引言现下,大型高性能数据库通常采

Perceptual Loss(感知损失)&Perceptual Losses for Real-Time Style Transferand Super-Resolution论文解读

由于传统的L1,L2loss是针对于像素级的损失计算,且L2loss与人眼感知的图像质量并不匹配,单一使用L1或L2loss对于超分等任务来说恢复出来的图像往往细节表现都不好。现在的研究中,L2loss逐步被人眼感知loss所取代。人眼感知loss也被称为perceptualloss(感知损失),它与MSE(L2损失)采用图像像素进行求差的不同之处在于所计算的空间不再是图像空间。研究者们常使用VGG等网络的特征,令φ来表示损失网络,Cj表示网络的第j层,CjHjWj表示第j层的特征图的大小,感知损失的定义如下:可以看出,它有与L2loss同样的形式,只是计算的空间被转换到了特征空间。 本篇文章

【小目标检测论文阅读笔记】Small object detection in remote sensing images based on attention mechanism and multi-

《Smallobjectdetectioninremotesensingimagesbasedonattentionmechanismandmulti-scalefeaturefusion》《CotYOLO-v3》ABSTRACT        由于检测目标分布密集、背景复杂等因素的影响,遥感图像中小目标较多,难以检测。为了解决遥感图像中小物体检测的难题,本文提出了一种名为CotYOLO-v3的目标检测算法。首先,我们重新设计了主干Darknet-53中的残差块,将其替换为主干Darknet-53中具有上下文信息的ContextualTransformer(Cot)块,以提取小目标的上下文信息

swift 2 : CGEventSetFlags with multi CGEventFlags

我正在尝试触发快捷键,例如ctrl+cmd+space一开始我的代码是这样的:letsource=CGEventSourceCreate(.CombinedSessionState)letkeyDown=CGEventCreateKeyboardEvent(source,49asCGKeyCode,true)letkeyUp=CGEventCreateKeyboardEvent(source,49asCGKeyCode,false)CGEventSetFlags(keyDown,.MaskCommand)CGEventSetFlags(keyDown,.MaskControl)CGEv

ios - swift : Create a multi-function multicast delegate

我想在事情发生变化时使用多播委托(delegate)来通知多个对象。我读过的解释这一点的教程有一个协议(protocol),该协议(protocol)只有一个直接在委托(delegate)数组上调用的函数。当只定义一个函数时,这很好用。我的协议(protocol)有6个功能。我想避免创建6个单独的函数并重用一个可应用于我的委托(delegate)数组的函数。简单示例:(我知道这是行不通的,但我只是想传达我的想法。protocolMyProtocol{funcmethod1()funcmethod2()funcmethod3()}classTestClass{vardelegates=[

swift - 表节标题 : multi-line/word wrapping

我正在尝试制作一个表,其中的节标题可以是长字符串。我以为我的设置正确(动态行数,自动换行设置),但字符串只是在末尾被截断了。请注意,节标题的大小为80,在其他地方,这足以显示大约3行文本。//FormatsectionheaderoverridefunctableView(tableView:UITableView,willDisplayHeaderViewview:UIView,forSectionsection:Int){letheader:UITableViewHeaderFooterView=viewas!UITableViewHeaderFooterViewheader.co