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1月前
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【小样本图像分割-2】UniverSeg: Universal Medical Image Segmentation
UniverSeg是一种用于医学图像分割的小样本学习方法,通过大量医学图像数据集的训练,实现了对未见过的解剖结构和任务的泛化能力。该方法引入了CrossBlock机制,以支持集和查询集之间的特征交互为核心,显著提升了分割精度。实验结果显示,UniverSeg在多种任务上优于现有方法,特别是在任务多样性和支持集多样性方面表现出色。未来,该方法有望扩展到3D模型和多标签分割,进一步提高医学图像处理的灵活性和效率。
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1月前
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【小样本图像分割-4】nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation
《nnU-Net: 自适应框架用于基于U-Net的医学图像分割》是一篇2018年的论文,发表在Nature上。该研究提出了一种自适应的医学图像分割框架nnU-Net,能够自动调整模型的超参数以适应不同的数据集。通过2D和3D U-Net及级联U-Net的组合,nnU-Net在10个医学分割数据集上取得了卓越的性能,无需手动调整。该方法强调数据增强、预处理和训练策略等技巧,为医学图像分割提供了一个强大的解决方案。
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1月前
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为 NVIDIA Jetson 和其他嵌入式系统选择合适的摄像头
本文详细介绍了为NVIDIA Jetson和其他嵌入式系统选择合适摄像头模块的关键因素,包括传感器类型(CCD和CMOS)、电子快门(全局快门和滚动快门)、彩色或单色传感器、动态范围、分辨率、帧率和接口等。文章还提供了光学器件的选择建议,并列出了NVIDIA摄像头模块合作伙伴,帮助用户完成从概念到生产的整个设计过程。
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1月前
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mmseg配置解析 align_corners=False
`align_corners=False` 是图像插值操作中的一个参数,影响输入和输出图像的角点对齐方式。`align_corners=True` 严格对齐角点,而 `align_corners=False` 均匀分布像素点,更适用于保持整体比例关系的任务,如语义分割。
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1月前
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mmseg配置解析 contract_dilation=True
`contract_dilation=True` 是 ResNetV1c 中的一种设置,用于解决多层膨胀卷积中的“栅格效应”。通过调整膨胀率,使卷积核在不同阶段更密集地覆盖输入特征图,避免信息丢失,提升特征提取质量,尤其在语义分割任务中效果显著。
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1月前
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轻量级网络论文精度笔记(二):《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object ..》
YOLOv7是一种新的实时目标检测器,通过引入可训练的免费技术包和优化的网络架构,显著提高了检测精度,同时减少了参数和计算量。该研究还提出了新的模型重参数化和标签分配策略,有效提升了模型性能。实验结果显示,YOLOv7在速度和准确性上超越了其他目标检测器。
阿里妈妈技术开源FLUX图像修复&蒸馏加速模型
本文介绍了阿里妈妈技术团队基于FLUX开发的Controlnet修复模型和蒸馏加速模型,填补了社区空白并提升了FLUX的实用性和效率。
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1月前
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Opencv学习笔记(十一):opencv通过mp4保存为H.264视频
本文介绍了如何在OpenCV中通过使用cisco开源的openh264库来解决不支持H.264编码的问题,并提供了完整的代码示例。
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1月前
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lintsampler:高效从任意概率分布生成随机样本的新方法
在实际应用中,从复杂概率密度函数(PDF)中抽取随机样本的需求非常普遍,涉及统计估计、蒙特卡洛模拟和物理仿真等领域。`lintsampler` 是一个纯 Python 库,旨在高效地从任意概率分布中生成随机样本。它通过线性插值采样算法,简化了复杂分布的采样过程,提供了比传统方法如 MCMC 和拒绝采样更简便和高效的解决方案。`lintsampler` 的设计目标是让用户能够轻松生成高质量的样本,而无需复杂的参数调整。
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