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面向跨域语义分割的提示扩散表示法 虽然最初设计用于图像生成，扩散模型最近已证明提供了优秀的预训练的特征表示语义分割。这一结果引起了兴趣，我们开始探索扩散预训练表示如何推广到新的领域，这是任何表示的关键能力。我们发现，扩散预训练实现了非凡的领域泛
Novis：端到端近在线视频实例分割实例 直到最近，视频实例分割（VIS）社区在以下共同信念下操作：离线方法通常优于逐帧在线处理。然而，最近在线方法的成功质疑这种信念，特别是对于具有挑战性和长视频序列。我们将这项工作理解为对最近观察结果的反驳，并呼吁社区
引入问题： 在自动驾驶系统中，如果用之前的检测网络（例如Faster-Rcnn），试想，倘若前方有一处急转弯，系统只在道路上给出一个矩形标识，这样一来车辆很有可能判断不出是该避让还是径直上前，车祸一触即发。因此，对新技术的诉求应运而生，该技术须能识别具体路况
了解图割操作，实现用户交互式分割，通过在一幅图像上为前景和背景提供一些标记或利用边界框选择一个包含前景的区域，实现分割。 采用聚类法实现图像的分割（K-means方法）。 ①图片准备 博主选择了一张 前景与背景区分明显 的图片，和一张 前景与背景区分不明显 的
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Tall：用于深度假冒视频检测的缩略图布局 deepfake对社会和网络安全的威胁日益严重，引起了公众的极大关注，人们越来越多地致力于deepfake视频检测这一关键话题。现有的视频方法实现了良好的性能，但计算密集型。本文介绍了一种简单而有效的策略–缩略图布局（TALL），该
在图片处理过程中，针对铺前进行二值化等操作的时候，我们希望能够将图片相应区域内所有的信息提供保留。实验室环境下，相应的素材是模板化的，但是将实验室方法应用于现实环境中时，我们会发现光影环境对于效果的影响其实是很大的。在这种情况下进行处理，
论文题目：Mask R-CNN 论文链接：论文下载 论文代码：Facebook代码链接；Tensorflow版本代码链接； Keras and TensorFlow版本代码链接；MxNet版本代码链接 参考：Mask R-CNN详解 将图像中的每个像素与其所属的目标实例进行关联，并为每个像素分配一个特定的标签，以实现像素级别的目标
给每个像素分配类别标签。 不区分实例，只考虑像素类别。 滑动窗口缺点 重叠区域的特征反复被计算，效率很低。 所以针对该问题提出了新的解决方案–全卷积。 让整个网络只包含卷积层，一次性输出所有像素的类别预测。 全卷积优点 不用将图片分为一个个小区域然后再
2.1.Canny算子简单介绍 Canny算子是一种非常常用的边缘检测算子，其效果图如下所示: 2.2.Canny算子边缘检测指标 Canny算子是基于边缘检测来实现的，那么边缘检测的指标如下所示: (1)好的信噪比，即将非边缘点判定为边缘点的概率要低。 (2)高定位，检测出的边缘要在实际边缘中
