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对比掩蔽自编码器是更强大的视觉学习者
摘要 — 蒙蔽图像建模 (MIM) 在各种视觉任务上都取得了令人鼓舞的结果。然而，学习到的表征的有限辨别能力表明，在构建更强大的视觉学习器方面仍有许多工作要做。为了实现这一目标，我们提出了对比蒙蔽自编码器 (CMAE)，这是一种新的自监督预训练方法，用于学习更全面、更强大的视觉表征。通过新颖的设计精心统一对比学习 (CL) 和蒙蔽图像模型 (MIM)，CMAE 利用它们各自的优势，学习具有强大实例辨别能力和局部可感知能力的表征。具体而言，CMAE 由两个分支组成，其中在线分支是非对称编解码器，动量分支是动量更新编码器。在训练期间，在线编码器从蒙蔽图像的潜在表示重建原始图像以学习整体特征。动量编码器以完整图像为输入，通过与在线编码器进行对比学习来增强特征辨别能力。为了使 CL 与 MIM 兼容，CMAE 引入了两个新组件：用于生成可信正视图的像素移位和用于补充对比对特征的特征解码器。得益于这些新颖的设计，CMAE 相比 MIM 有效地提升了表征质量和迁移性能。CMAE 在图像分类、语义分割和目标检测等竞争激烈的基准测试中取得了最佳性能。值得注意的是，CMAE-Base 在 ImageNet 上实现了 85.3% 的 top-1 准确率，在 ADE20k 上实现了 52.5% 的 mIoU，分别比之前的最好成绩提高了 0.7% 和 1.8%。源代码可在 https://github.com/ZhichengHuang/CMAE 公开访问。
图像加密技术：全面评论
在各个领域中的重要工具，包括军事通信，医学成像，多媒体系统和互联网通信[2]。理论上可以将文本加密方法应用于图像加密，但由于图像的独特特征，实际的注意事项开始起作用。图像的大小通常更大，从而导致更长的加密和解密时间。另外，与文本不同，解密的图像不必与原始图像相同，从而引入了图像加密的灵活性。密码学的历史可以追溯到数千年的历史，从经常涉及笔和纸技术的经典加密方法发展为更柔和的方法。机械和机电设备的开发，例如二十世纪初期的Enigma转子机，标志着密码学的显着进步。随后的电子和计算旋转导致了日益复杂的加密方法。然而，这些加密技术的进展与密码分析技术的演变以及用于打破加密培养基的方法相似。本文提供了图像加密技术的广泛概述，重点介绍了基于混乱的图像加密领域，并利用数学混乱理论来增强安全性。基于混乱的加密特别适合在通过Internet和Open Networks传输过程中保护图像。它包括两个主要的策略：完整的加密和选择性加密。本文的结构如下：教派。最后，教派。在该领域内，探索了各种技术和方法，利用混乱理论的力量来增强加密算法并增强关键安全性。此外，本文探讨了基于混乱的图像加密方法的空间和频域实现，从而对其优势和应用提供了全面的理解。在整个论文中，我们突出显示了关键图像加密技术及其对现场的贡献。2提供了必不可少的背景信息，以帮助理解图像加密概念以及对现场研究的审查。第3节深入研究了图像加密技术的先前研究，包括对这些方法的比较分析。4提出了本文探索图像加密技术的总体结论。
探索神经网络：分类器和生成模型
为了培训分类器，我们首先查找了一些成功的分类器实现，例如Alexnet（旧），Inception-V1，V2，V2，V3，V4，V4（Google Net），残留网络，Inception-Resnet v1，v2，v2。试图实现这些模型，我们很快意识到它们对于我们的情况来说太复杂了，因为它们大多数是为Imagenet数据集设计的，该数据集的像素维度比我们的32x32图像大得多。因此，这个想法是遵循这些方法的结构，但将其优化到CIFAR数据集。首先，我们没有设法按照状态方法来制定有效和准确的模型，因为它们的精度非常缓慢，几乎没有达到40％。实际上，我们仅使用几个卷积层，合并层，批归归式化和恢复就可以更快，更准确。也就是说，使用这种简单的方法（类似于Alexnet），我们仅在几分钟内就达到了40％左右（时期= 10）。另一方面，为了避免消失的梯度问题，并能够进一步扩展我们的网络（更深入地），我们选择实施与所研究论文中的网络型模型相比，它的不同。这个想法是在块和块残差块中施加2-2卷积层，并重复每个块3次，以将它们求和以前的结果。块后，我们应用了一个还原模块，以使用步幅= 2降低图像的大小，并增加（翻倍）特征图的数量，然后再次将其添加到块的序列中。有关视觉表示，请参见图1。请注意，由于图像的大小已经相对较小（32x32），因此在模型的茎部分进行任何形式的还原/池很难，因为它很容易导致边缘损失。因此，在茎部分（在残留块之前），我们仅在原始图像上应用1 x 1卷积以生成相同大小的特征图。在第二个残留块的末尾应用一个最大池层层，以进一步降低图像的空间尺寸，然后再应用最终完全连接的层。
碳足迹
1简介管理口音是一家工程公司，用于日常管理公共空间；绿色和灰色。管理口音与客户一起明确关注管理，协调和解决方案的实施。以结果为导向，创新和环境意识的方式。活动包括通过监视图像质量，绘制图像规格和树木修剪规格并提供培训。通过参加国家工作组和知识网络，在公共空间管理领域的发展中有一定的发展。是否是关于从实施转换为方向，自动化检查和监督或开发质量控制的。客户由（半）政府，市政当局，承包商和非营利性知识伙伴组成。管理口音具有统一的组织结构，具有管理层，办公室经理，项目负责人和检查员。在项目组织中，可以水平保证替换。总结我们的工作包括以下定制解决方案； - 经验监视器 - 培训 - 框架合同 - 技术检查 - 绘制原始图像规格 - 监视和监督2017年的总排放范围1和2 IS； 62.74吨。2018年的总排放范围1和2是； 75.76吨。2019年的总排放范围1和2为； 107.01吨。2020年以上的总排放范围1和2； 112.02吨。2021年以上的总排放范围1和2是； 96.41吨。2022年以上的总排放范围1和2为； 91.81吨。2023年以上的总排放范围1和2是； 100.60吨。2017 - 6M的总排放量为； 26.40吨。2018 - 6M的总排放量为； 39.17吨。是2019 - 6M的总排放量； 49.48吨。是2020 - 6M以上的总排放； 57.41吨。总排放量约为2021-6m； 50.91吨。总排放量约为2022-6m； 41.55吨。总排放量约为2023-6m； 50.12吨。2017年的总排放范围3为； 19.19吨。2018年的总排放范围3为； 5.82吨。2019年的总排放范围3为； 5.08吨。2020年以上的总排放范围3； 2.71吨。2021年以上的总排放范围3； 1.78吨。2022年以上的总排放范围3为； 1.91吨。2023年以上的总排放范围3为； 3.00吨。在本文档中，进一步讨论了这些排放的证实。
碳足迹2024-H1
1简介管理口音是一家工程公司，用于日常管理公共空间；绿色和灰色。管理口音与客户一起明确关注管理，协调和解决方案的实施。以结果为导向，创新和环境意识的方式。活动包括通过监视图像质量，绘制图像规格和树木修剪规格并提供培训。通过参加国家工作组和知识网络，BeheerAccent B.V.公共空间管理领域的发展。是否是关于从实施转换为方向，自动化检查和监督或开发质量控制的。客户由（半）政府，市政当局，承包商和非营利性知识伙伴组成。管理口音具有统一的组织结构，具有管理层，办公室经理，项目负责人和检查员。在项目组织中，可以水平保证替换。总结我们的工作包括以下定制解决方案； - 经验监视器 - 培训 - 框架合同 - 技术检查 - 绘制原始图像规格 - 监视和监督2017年的总排放范围1和2 IS； 62.74吨。2018年的总排放范围1和2是； 75.76吨。2019年的总排放范围1和2为； 107.01吨。2020年以上的总排放范围1和2； 112.02吨。2021年以上的总排放范围1和2是； 96.41吨。2022年以上的总排放范围1和2为； 91.81吨。2023年以上的总排放范围1和2是； 100.60吨。2017 - 6M的总排放量为； 26.40吨。2018 - 6M的总排放量为； 39.17吨。是2019 - 6M的总排放量； 49.48吨。是2020 - 6M以上的总排放； 57.41吨。总排放量约为2021-6m； 50.91吨。总排放量约为2022-6m； 41.55吨。总排放量约为2023-6m； 50.12吨。总排放量约为2024-6m； 51.91吨。2017年的总排放范围3为； 19.19吨。2018年的总排放范围3为； 5.82吨。2019年的总排放范围3为； 5.08吨。2020年以上的总排放范围3； 2.71吨。2021年以上的总排放范围3； 1.78吨。2022年以上的总排放范围3为； 1.91吨。2023年以上的总排放范围3为； 3.00吨。在本文档中，进一步讨论了这些排放的证实。
基于秘密共享的可逆数据隐藏在加密的...
印度隐藏在加密图像（RDHEI）中的摘要可逆数据是一种将秘密信息嵌入加密图像中的技术。它允许提取秘密信息和无损解密以及原始图像的重建。本文提出了一种基于Shamir的秘密共享技术和多项目构建技术的RDHEI技术。我们的方法是让图像所有者通过对像素并构造多项式来隐藏多项式的系数中的像素值。然后，我们通过Shamir的秘密共享技术将秘密钥匙替换为多项式。它使Galois字段计算能够生成共享像素。最后，我们将共享像素分为8位，然后将它们分配给共享图像的像素。因此，嵌入式空间被腾空，生成的共享图像隐藏在秘密消息中。实验结果表明，我们的方法具有多个隐藏机制，并且每个共享图像具有固定的嵌入率，随着更多图像的共享，该机制不会降低。此外，与先前的方法相比，嵌入率得到提高。简介多媒体安全技术用于防止未经授权的用户复制，共享和修改媒体内容。为了防止此问题，加密和信息隐藏通常用于保护媒体内容。就信息隐藏技术而言，传统信息隐藏技术将破坏封面图像的内容。因此，这些图像是否可以完全恢复非常重要。但是，在某些例外情况下，例如军事，医疗和法律文档图像，图像的轻微失真是完全无法接受的。可逆数据隐藏方案（RDH）可以与无损的要求相对应。RDH方法应用了更改上下文的方法，以在封面媒体中隐藏秘密数据。数据提取后，不断变化的上下文将被充分回收到封面媒体。另一方面，RDHEI（隐藏在加密图像中的可逆数据）技术可以将加密技术与RDH技术相结合，RDH技术不仅可以在图像中隐藏秘密信息，而且还可以加密图像以保护图像内容。Visual密码学是一种加密技术，允许视觉信息（图片，文本等）要加密的方式使解密成为不需要计算机的机械操作。
![arxiv：2412.14173v2 [cs.cv] 2025年1月30日](/simg/a\a454c7720eed6568789d987e8cc344446618fb15.webp)
arxiv：2412.14173v2 [cs.cv] 2025年1月30日
无法简化生产工作流程，降低人工成本并加速创建内容，满足对高质量动画内容的不断增长的需求。在当前的动漫生产管道中，艺术家通常从定义角色视觉属性的角色设计表开始。然后将这些设计转换为关键帧草图 - 概述场景中主要姿势和动作的关键帧。接下来，艺术家创建了互动的草图，这是在关键框架之间绘制的框架，以定义详细的运动和过渡[41，65]。传统上，这些框架是彩色的，这是一项耗时的任务，涉及仔细注意以确保与原始角色设计保持一致。图2说明了该管道的每个步骤。我们的作品与这条管道无缝保持一致，旨在促进着色过程，同时保持对原始角色设计的保真度并确保跨帧的时间一致性。但是，自动化线条艺术色彩[28，59]提出了几个挑战。一个主要的困难在于角色设计与线条艺术草图之间的不匹配，在设计中，设计中的角度，比例和姿势可能与关键帧草图中的角度不符。此外，实现时间一致性至关重要；单独着色每个框架会导致闪烁或不一致，从而损害观看者的经验[5，32，64]。先前的方法[21，46，56]试图解决这些挑战，但要限制。他们经常假设钥匙扣的有色版本并依赖于密集的线条艺术指导。此假设大大增加了艺术家的工作量，因为它需要手动着色多个关键帧和详细的线条艺术输入，从而使过程变得乏味和劳动力密集。此外，某些方法由于训练管道而遭受颜色信息泄漏的影响。具体来说，他们使用使用神经网络从颜色图像中提取的非核心草图进行训练，无意中将原始图像的颜色信息无意识地转化为草图。此信息泄漏破坏了这些方法的实用性，因为现实世界的草图不包含这种隐式颜色信息，这是我们在方法论中进一步分析的关注。为了克服这些挑战，我们提出了一种新颖的全能模型，该模型简化了一个框架内的着色过程。我们的模型利用基于预处理扩散的视频生成模型[1，37]，
来自正射影像调查的区域航空图像能否产生高质量的摄影测量冠层高度模型？西欧的单树方法
需要森林监测工具来促进有效的、数据驱动的森林管理和森林政策。遥感技术可以提高森林监测的速度和成本效益，以及大规模森林属性制图（墙到墙方法）。数字航空摄影测量 (DAP) 是一种常见的、具有成本效益的机载激光扫描 (ALS) 替代方案，它可以基于常规获取的用于一般基础地图的航空照片。基于此类预先存在的数据集的 DAP 可以成为具有成本效益的大规模 3D 数据源。在森林特征描述方面，当有高质量的数字地形模型 (DTM) 时，DAP 可以生成描述树冠高度的摄影测量冠层高度模型 (pCHM)。虽然这种潜力似乎非常明显，但很少有研究调查过基于标准官方航空调查获得的航空立体图像的区域 pCHM 质量。我们的研究建议使用参考测量的树高数据库，根据按照此类协议获取的原始图像评估 pCHM 单个树高估计的质量。为了进一步确保该方法的可复制性，pCHM 树高估计基准仅依赖于公共森林清单 (FI) 信息，而摄影测量协议则基于低成本且广泛使用的摄影测量软件。此外，我们的研究调查了基于 FI 程序提供的邻近森林参数的 pCHM 树高估计之间的关系。我们的结果强调了使用 DAP 的 pCHM 提供的树高估计与现场测量和 ALS 树高数据具有良好的一致性。在树高建模方面，我们的 pCHM 方法与应用于 ALS 树高估计的相同建模策略得到的结果相似。我们的研究还确定了 pCHM 树高估计误差的一些驱动因素，并发现树木大小（胸高直径）和树木类型（常绿/落叶）等森林参数以及地形地貌（坡度）比图像调查参数（如重叠变化或数据集中的日照条件）更重要。结合 pCHM 树高估计，地形坡度、胸高直径 (DBH) 和常绿因子用于拟合预测实地测量树高的多元模型。文献中很少涉及这些方面，进一步的研究应侧重于如何将 pCHM 方法整合起来，以改进使用 DAP 和 pCHM 的森林表征。该模型在 r²（0.90 VS 0.87）和均方根误差（RMSE，1.78 VS 2.01 m）方面比将 pCHM 估计值与实地树高估计值联系起来的模型表现出更好的性能。我们的有希望的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像调查档案以非常低的额外成本生成大规模优质树高数据，特别是在更新国家森林资源清查计划的背景下。
正射影像调查的区域航空图像能否生成高质量的摄影测量冠层高度模型？西欧的单树方法
需要森林监测工具来促进有效的、数据驱动的森林管理和森林政策。遥感技术可以提高森林监测的速度和成本效益，以及大规模森林属性制图（墙到墙方法）。数字航空摄影测量 (DAP) 是一种常见的、具有成本效益的机载激光扫描 (ALS) 替代方案，它可以基于常规获取的用于一般基础地图的航空照片。基于此类预先存在的数据集的 DAP 可以成为具有成本效益的大规模 3D 数据源。在森林特征描述方面，当有高质量的数字地形模型 (DTM) 时，DAP 可以生成描述树冠高度的摄影测量冠层高度模型 (pCHM)。虽然这种潜力似乎非常明显，但很少有研究调查过基于标准官方航空调查获得的航空立体图像的区域 pCHM 质量。我们的研究建议使用参考测量的树高数据库，根据按照此类协议获取的原始图像评估 pCHM 单个树高估计的质量。为了进一步确保该方法的可复制性，pCHM 树高估计基准仅依赖于公共森林清单 (FI) 信息，而摄影测量协议则基于低成本且广泛使用的摄影测量软件。此外，我们的研究调查了基于 FI 程序提供的邻近森林参数的 pCHM 树高估计之间的关系。我们的结果强调了使用 DAP 的 pCHM 提供的树高估计与现场测量和 ALS 树高数据具有良好的一致性。在树高建模方面，我们的 pCHM 方法与应用于 ALS 树高估计的相同建模策略得到的结果相似。我们的研究还确定了 pCHM 树高估计误差的一些驱动因素，并发现树木大小（胸高直径）和树木类型（常绿/落叶）等森林参数以及地形地貌（坡度）比图像调查参数（如重叠变化或数据集中的日照条件）更重要。结合 pCHM 树高估计，地形坡度、胸高直径 (DBH) 和常绿因子用于拟合预测实地测量树高的多元模型。文献中很少涉及这些方面，进一步的研究应侧重于如何将 pCHM 方法整合起来，以改进使用 DAP 和 pCHM 的森林表征。在 r²（0.90 VS 0.87）和均方根误差（RMSE，1.78 VS 2.01 m）方面，该模型比将 pCHM 估计值与实地树高估计值联系起来的模型表现出更好的性能。我们的有希望的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像调查档案以非常低的额外成本生成大规模优质树高数据，特别是在更新国家森林资源清查计划的背景下。
高速高光谱腹腔镜成像系统的设计和验证
所有这些都已纳入MIS成像系统中，希望减少不良结果，例如吻合式泄漏发生率，9个医源性损伤，10和肿瘤阳性。11由于这些技术已被证明可以改善手术结果，因此他们看到现代临床系统中的翻译增加了。因此，我们将更深入地简要介绍每个。立体可视化可以通过向外科医生的每只眼睛传输两个视频源来模仿人脑中的深度感知，从而实现了手术领域的3D可视化。12这项技术的好处在很大程度上是主观的，比较研究表明，外科医生对3D可视化的一般偏好。13个商业系统，例如Da Vinci机器人（Intuitive Surgical Inc.，Sunnyvale，California，California，美国），将这项技术纳入了当前的外科平台。fi可以增强解剖特征的可视化，包括脉管系统，14、15个哨兵淋巴结，16、17和肿瘤。18，19吲哚烷绿色（ICG）是最常用的荧光团，因为它是食品和药物管理 - 批准（以及5-氨基苯甲酸用于神经胶质瘤成像），但其他人已在包括甲基蓝色和Irdye®在内的潜在应用中探索了其他。许多临床系统包括具有ICG的FI模式，包括Da Vinci Firefly模式和Stryker的精确成像系统。NBI是一种光学成像方式，它使用狭窄的光学过滤器过滤红灯，重点放在蓝色和绿灯上。Seidlitz等。 28，29Seidlitz等。28，298，这种成像技术已被奥林巴斯成像系统普及用于肿瘤检测20和子宫内膜异位症鉴定，其中21种应用在其他应用中。这些最新的系统仍然具有诸如ICG的快速半衰期和饱和效应，或实时缺乏客观的定量分析。22，23尽管使用这些荧光剂的研究显示出令人鼓舞的结果，但需要做更多的工作来实现可量化的结果并巩固患者的益处。24同样，NBI对MIS的贡献也是主观的，技术是可视化助手而不是作为诊断工具。高光谱成像（HSI）已针对非侵入性，无标签和Quantative应用，因为它捕获了光谱和空间信息而无需对比度。25 HSI已用于执行语义分割任务，与各种分类技术一起使用时区分不同的组织类型。26证明了HSI在19个类别进行语义分割方面的优势，表现优于正常的RGB数据和组织参数图像，包括组织氧合，灌注，水和血红蛋白指数显示为原始图像的热图。也就是说，在肠道组织中通过HSI 27测量组织参数图像并测量血氧饱和的能力仍然在其他应用中（例如结直肠吻合术）。