论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.05799v1.pdf源码地址：https://github.com/yanzq95/SGNet概述 深度图的图像引导超分辨率在各个领域有着广泛的应用。但是，复杂的成像环境会导致深度图的结构边缘变得模糊。如图2所示，从梯度图可以看出，它能够很好地表现出图像的结构信息。从频谱图可以看出，高分辨率的深度图和RGB图像都包含了丰富的高频和低频信息，而低分辨率的深度图则丢失了高频信息。 基于这些观察，本文关注于利用梯度域和频域来进行深度图的超分辨率。在梯度域中，使用梯度校准模块（GCM）来提取梯度特征的结构表达信息。首先将RGB图像和
UniRepLKNet:AUniversalPerceptionLarge-KernelConvNetforAudio,Video,PointCloud,Time-SeriesandImageRecognition 当我们将一个3×3的conv添加到一个小卷积核ConvNet中时，我们预计它会同时产生三种效果——1）使感受野更大，2）增加空间模式的抽象层次（例如，从角度和纹理到对象的形状），3）通过使其更深入，引入更多可学习的参数和非线性，来提高模型的一般表示能力。相比之下，我们认为，在大卷积核架构中，这三种影响应该解耦，因为模型应该利用大卷积核的实质性优势——即不深入就可以看到
假设一个客户端应用程序使用FileSplit对象来从相应文件中读取实际字节。为此，必须通过如下代码从FileSplit创建一个InputStream对象:FileSplitsplit=...//TheFileSplitreferenceFileSystemfs=...//TheHDFSreferenceFSDataInputStreamfsin=fs.open(split.getPath());longstart=split.getStart()-1;//Bytebeforethefirstif(start>=0){fsin.seek(start);}流-1的调整存在于一些场景，如Ha
完整的一次读卡流程包括：身份证寻卡>身份证选卡>身份证读卡，三个步骤缺一不可（见通讯协议）。寻卡：EAEBECED0400B0B4BB返回：EAEBECED050000B0B5BB选卡：EAEBECED0400B1B5BB返回：EAEBECED050000B1B4BB读卡：EAEBECED0400B4B0BB返回：1290字节的数据（EAEBECED050500B4+1280字节数据+异或+BB）寻卡、选卡、读卡依次发寻卡间隔100ms，选卡间隔100ms，读卡间隔800ms以上读身份证物理卡号（UID）：示例：EAEBECED04001216BB，返回数据：EAEBECED0F0000123
毕业设计（论文）题目：微信阅读小程序的设计与实现摘要由于APP软件在开发以及运营上面所需成本较高，而用户手机需要安装各种APP软件，因此占用用户过多的手机存储空间，导致用户手机运行缓慢，体验度比较差，进而导致用户会卸载非必要的APP，倒逼管理者必须改变运营策略。随着微信小程序的出现，解决了用户非独立APP不可访问内容的痛点，所以很多APP软件都转向微信小程序。本次课题就运用了微信小程序技术开发一个微信阅读小程序。微信阅读小程序借助微信开发者工具开发用户前端，使用SSM框架和Java语言开发管理员后台，使用Mysql创建数据表保存本系统产生的数据。系统可以提供信息显示和相应服务，其管理员管理书城
论文链接LOAM:LidarOdometryandMappinginReal-time0.Abstract提出了一种使用二维激光雷达在6自由度运动中的距离测量进行即时测距和建图的方法距离测量是在不同的时间接收到的，并且运动估计中的误差可能导致生成的点云的错误配准本文的方法在不需要高精度测距或惯性测量的情况下同时实现了低漂移和低计算复杂性关键思想是将同时定位和建图的复杂问题划分为两个算法一个算法以高频率进行测距，但精度较低，用于估计激光雷达的速度另一个算法以数量级较低的频率进行精准匹配和点云配准1.Intro使用激光雷达进行地图绘制很常见，因为激光雷达可以提供高频测量范围，在测量距离时误差相对
0.简介Camera与LiDAR之间的外部标定研究正朝着更精确、更自动、更通用的方向发展，由于很多方法在标定中采用了深度学习，因此大大减少了对场景的限制。然而，数据驱动方法具有传输能力低的缺点。除非进行额外的训练，否则它无法适应数据集的变化。随着基础模型的出现，这个问题可以得到显著缓解，通过使用分割任意模型（SegmentAnythingModel，SAM），我们这次提出了一种新的激光雷达相机标定方法，该方法不需要额外的训练，并适用于常见场景。相关的代码可以在Github上获得。1.主要贡献首先使用SAM对整个图像进行语义分割，得到一组掩码，在没有在点云和掩模之间建立明确的对应关系，而是计算掩
RIS系列See-Through-TextGroupingforReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1SemanticSegmentationandEmbeddings3.2ReferringExpressionComprehension3.3ReferringImageSegmentation四、方法4.1视觉表示4.2文本表示4.3See-through-TextEmbedding4.4Bottom-upSTEPHeatmaps5.5Top-downHeatmapRefinement细节4.6训练五、实验5.1消融研究
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Li_Efficient_and_Explicit_Modelling_of_Image_Hierarchies_for_Image_Restoration_CVPR_2023_paper.pdf源码地址：https://github.com/ofsoundof/GRL-Image-Restoration概述 图像复原任务旨在从低分辨率的图像（模糊，子采样，噪声污染，JPEG压缩）中恢复高质量的图像。图像复原是一个不适定的放问题，因为图像在退化过程中丢失了重要的信息。因此，图
代码 原文地址 预备知识：1.什么是MIL？多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法，以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度（span）的命名实体
