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World File Search System输入图像
多样化形象到图像 - 译-Via-disentangled- ...
摘要。图像到图像翻译旨在学习两个视觉域之间的映射。许多范围的主要挑战有两个主要挑战：1）缺乏对齐的训练对和2）来自单个输入图像的多个可能的输出。在这项工作中，我们提出了一种基于分离的表示形式的方法，用于生产带有配对的训练图像的各种输出。为了达到多样性，我们建议将信息嵌入两个空间：一个域 - 不变的内容空间，捕获跨域和域特异性属性空间的共享信息。使用分离的功能作为输入大大降低了模式崩溃。为了处理未配对的培训数据，我们引入了一种新型的跨周期同意损失。定性结果表明，我们的模型可以在各种任务上产生多样化和逼真的图像。我们通过广泛的评估来验证我们方法的有效性。
机器人和边缘设备上更快的对象检测
摘要。移动机器人和许多Edge AI设备需要对计算功率进行贸易，以防止功耗，电池尺寸和电荷之间的时间。因此，与通常用于训练和评估深层神经网络的功能强大的基于强大的基于GPU的系统相比，这种设备具有明显较小的计算能力是很常见的。对象检测是机器人和边缘设备的视觉感知的关键方面，但是在基于GPU的系统上运行最快的流行对象检测体系结构或旨在用大型输入图像尺寸最大化地图的旨在，可能无法很好地扩展到边缘设备。在这项工作中，我们评估了代表机器人和边缘设备功能的一系列设备上的Yolo和SSD家族的几个模型架构的延迟和图。我们还评估了运行时框架的效果，并证明了一些意外的largedIfferencesCanbefound.basedonourevaluationsweproposenewvariations yolo-lite体系结构，我们显示的可以在减少潜伏期时提供增加的地图。
计算机视觉简介I CSE 152A讲座1
图1。想象我们在多视图输入图像上使用了2D视觉操作员，例如语义分割或场景编辑。这通常会导致不同视图的预测不一致（如中间列所示）。为了解决这个问题，我们介绍了Lift3D，这是一个框架，旨在将这些不一致的2D输出转换为视图一致的3D预测（在右列中说明）。我们的方法既是场景又是操作员 - 不可思议的，这意味着它可以适应任何下游任务或场景，而无需其他调整。我们演示了Lift3D如何有效地解决开放词汇细分和文本驱动场景编辑的多视图预测中的矛盾。请注意，在底部行的2D结果中，在相同最右边的椅子上的颜色差异（从红色到绿色），面部和头发颜色的不一致。为了在2D和3D结果之间进行更清晰的比较，我们建议缩放此图像的电子版本。
“石头剪刀布AI”我绝不会输！
这是一个简单的演示，您可以和客户玩石头剪刀布。它是在配备 AMD 的 SOM（系统模块）“Kria™ K26 SoM”的“KR260 机器人入门套件”上实现的。 输入：请在USB摄像头前展示“石头、剪刀、布”。 处理：在ROS2（机器人操作系统）下，AI推理处理单元与机械手控制单元应用程序分离，对输入图像进行“手势分类”，输出PWM信号控制机械手。 输出：经过上述处理后，产生以下两个输出。输出1：将“手势分类”的结果输出到显示器。 ⇒ 根据顾客所出的手牌（石头、剪刀、布），通过AI推理，即AI的预测，显示获胜手牌。 输出2：根据处理结果，控制“机械手”中实现的伺服电机，帮助客户获胜。 ⇒ 下面的例子中，视频输入是“石头”，所以“机械手”会变成“布”的形状来获胜。
AN9603：数字滤波器简介 - Renesas
二维操作主要用于改变图像的大小和形状，或在二维中进行滤波。后者的操作包括高通滤波器（用于锐化所有方向的边缘）或低通滤波器（用于限制高频噪声或故意柔化边缘）。一个重要的例子是图像调整大小，其中输入图像被重新采样为不同大小的输出图像。在减小图像尺寸时，需要进行滤波，因为简单地垂直和水平下采样（丢弃像素）会产生不可接受的混叠。二维滤波器可以由一维滤波器制成（图 12）。在这里，HSP43168 双 FIR 滤波器在水平下采样之前提供水平频带限制。其多速率功能使其能够执行整个抽取操作。然后使用 HSP48908 二维卷积器作为三系数垂直滤波器，在垂直下采样之前减少垂直带宽。
使用...进行 3D 脑切片分类和特征提取
脑肿瘤是最常见的、最严重的癌症类型，大多数晚期患者的预期寿命只有几个月。因此，制定最佳治疗方案对于提高患者的抗癌能力和生活质量至关重要。各种成像方式，如计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和超声成像，通常用于评估脑肿瘤。这项研究提出了一种提取和分类 3D 脑切片图像中肿瘤特征的新技术。对输入图像进行去噪、调整大小和平滑处理后，使用感兴趣体积 (VOI) 提取脑肿瘤的特征。然后使用基于表面、曲线和几何图案的可变形分层启发式模型-深度反卷积残差网络 (DHHM-DDRN) 对提取的特征进行分类。实验结果表明，所提出的方法对脑癌特征的分类准确率为 95%，DSC 为 83%，精确率为 80%，召回率为 85%，F1 得分为 55%。
a-secure-image-recryption-method-使用螺旋涡流 -
本文引入了一种安全增强的混合图像加密方法，该方法采用了带环形涡旋相掩码（TVPMS）和QR分解，并带有Gyrator Transform。使用的TVPM是通过将径向希尔伯特变换（RHT）和环形区板（TZP）相结合而产生的错综复杂的相掩码。QR分解是一种数学操作，用于矩阵分解，可作为常规相截断的傅立叶变换（PTFT）方法的替代。加密系统表现出不对称性，鉴于加密和解密过程与依赖不同的安全密钥集不同。在解码系统中使用加密过程中产生的密钥来检索输入图像。系统性能通过评估均方误差，峰值信噪比，钥匙灵敏度，作物效应，相关系数，3-D网格，直方图和噪声攻击来测试。©Anita出版物。保留所有权利。
人工智能可以识别和量化
图 1. AMFinder 预测流程能够实现半自动化、用户监督的 AM 真菌定植分析。（a）AMFinder 使用两阶段预测流程进行图像注释。首先，将输入图像分割成图块，并通过 amf 神经网络 1（CNN1）进行处理，以识别定植根部部分（预测阶段 1）。如果分辨率允许，可以进一步分析定植区域以识别根内菌丝结构（预测阶段 2，CNN2）。（b）amfbrowser 注释会话的代表性屏幕截图。（1）用于在预测阶段之间切换显示的按钮。（2）可点击按钮定义活动图块中存在的注释。（3）活动图块（红色方块）和八个周围图块的放大视图。（4）注释马赛克概览。（5）图层工具栏用于过滤显示。数字表示整个图像的注释计数。（6）预测工具栏用于加载预测、修复模棱两可的情况和生成注释。（7）导出功能。
使用深度学习的实时图像动画
该项目深入研究基于深度学习的图像动画，采用有条件的生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）。在包含图像序列对的数据集上训练，这些模型将单个输入图像转换为连贯和新颖的动画，从而模拟自然运动和转换。使用TensorFlow在Jupyter Notebook环境中引入了交互式图像动画系统，以实现深度学习能力。利用OPENCV，FFMPEG，IMAGEIO，PIL和SCIKIT-IMAGE用于图像和视频处理，该系统将IPYTHON小部件结合在一起，用于增强用户交互。该技术在实时视频流中也起着至关重要的作用，提供动态的视觉内容而无需手动逐帧动画。该项目利用了深度学习的力量，以消除手动努力，为在不同领域的有效和现实的内容创建开辟了新的可能性。
Zignerf：带有可逆生成神经辐射场
生成的神经辐射场（NERF）通过学习一组未经未介绍的图像的分布来综合多视图图像，表现出非常熟练的熟练程度。尽管现有的生成nerf具有在数据分布中生成3D一致的高质量随机样本的才能，但创建单数输入图像的3D表示仍然是一个巨大的挑战。在此手稿中，我们介绍了Zignerf，这是一种创新的模型，该模型执行零击生成的对抗网（GAN）倒置，以从单个脱离分布图像中生成多视图。该模型的基础是一个新型逆变器的基础，该逆变器映射到了发电机歧管的潜在代码中。毫无意义，Zignerf能够将对象从背景中解散并执行3D操作，例如360度旋转或深度和水平翻译。使用多个实数数据集对我们的模型的效率进行验证：猫，AFHQ，Celeba，Celeba-HQ和Compcars。