RealBasicVSR 小课堂继续开课了，在上一期我们解读了真实视频超分的文章 RealBasicVSR，今天我们将手把手带大家一起使用 MMEditing 训练 RealBasicVSR。这一次我们会重点关注数据处理，希望大家看完这一期的内容后能更了解 RealBasicVSR 的训练方式和 MMEditing 的数据处理流程。OpenMMLab：不容错过！作者亲自解读 CVPR 2022 R
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2024-08-15 11:48:14
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目录Frequency Separation for Real-World Super-ResolutionAbstractMethodGuided Frequency Separation Network for Real-World Super-ResolutionAbstractMethod Frequency Separation for Real-World Super-Res
传统超分辨重建技术大体上可分为4类【1, 2】，分别是预测型(prediction-based), 边缘型(edge-based), 统计型(statistical)和图像块型(patch-based/example-based)的超分辨重建方法。目前大家使用最多的是图像块型，我们在图像块型领域选择了4篇基于深度学习的图像块型超分辨重建的经典论文进行关键技术点分析。从论文中我们可以看出研究者们对于
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2024-09-26 13:16:27
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论文：FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial PriorsGithub：https://github.com/tyshiwo/FSRNethttps://github.com/cs-giung/FSRNet-pytorch CVPR2018人脸超分是超分领域的一个子集。论文使用人脸关键点facial la
超分diffusion 在线是当前人工智能领域中的一个热议话题，主要应用于图像超分辨率和合成。本文将详细记录解决“超分diffusion 在线”问题的过程，为你提供清晰的操作指南和相关配置。
## 环境准备
在开始之前，确保你的软硬件环境符合以下要求：
### 软硬件要求
- **操作系统**：Ubuntu 20.04或更高版本
- **Python**：3.8或以上
- **CUDA**
下面针对上面没有提到的论文进行补充：6. PROGRESSIVE GROWING OF GANS FOR IMPROVED QUALITY, STABILITY, AND VARIATION论文：https://arxiv.org/abs/1710.10196 [PGGAN] 代码：https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans 第三
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2024-05-13 08:41:24
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转载自：量子位把高糊视频变清晰，对于AI而言算不上新鲜事。但如果是实时处理，而且速度比主流方法还快了9倍呢？而且计算量降低了，重建图像的质量却还非常能打：这种图像质量和速度性能之间的平衡到底是怎么做到的？今天就来看看东南大学的研究者们带来的最新研究：4K视频实时超分辨率系统EGVSR。GAN保证重建质量为了使模型具有良好的感知质量，生成对抗网络GAN成为了超分辨率研究中广泛使用的一种方法。比如，要
一、秒杀带来了什么？ 秒杀或抢购活动一般会经过【预约】【抢订单】【支付】这3个大环节，而其中【抢订单】这个环节是最考验业务提供方的抗压能力的。 抢订单环节一般会带来2个问题： 1、高并发 比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。 2、超卖 任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上
代码：https://github.com/yulunzhang/RCAN 论文：https://arxiv.org/abs/1807.02758 文章检索出自：2018 ECCV
看点
CNN的深度是图像SR的关键。然而，往往图像SR更深的网络更加难以训练。低分辨率的输入和特征包含了丰富的低频信息，这些信息在不同的通道中被平等地对待，从而影响了重建效果。为了解决这个问题，本文提出
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2024-03-28 07:57:03
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超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度
前言：此文章的内容涉及两个部分内容，主体为webgl内容，主要提供一个思路、解决方案。相关的需求是这么回事： 地图放大缩小时，图像不能失真。即： 缩放有图像颜色的那一部分时，不可以失真。也就是说不能贴一张静态的图片，而需要监听地图的缩放、拖拽，动态的绘制当前视口内的图像。下图为实际效果。 转载请著名出处。原生webgl绘制tin数据一个webgl的渲染环境 应该包含：着色器的设置、缓冲数据的设置、
22个所见即所得在线 Web 编辑器这些 Web 编辑器可以在线编辑和处理富 Web 内容，包括格式文本，表格，图片，媒体，链接等等，非常适合集成到 CMS 网站内容管理系统中使用。本文又搜集了 22 个 Web 在线编辑器，它们基本代表了当前 Web 编辑器的现状。 1. TinyMCE 免费，开源，轻量，基于 JavaScript，高度可定制，跨平台。2. FCKEditor 免费，开源，用户
作者：西安交通大学人工智能学院二年级博士生 宋林▶ NeurIPS 2020 文章专题 第·14·期本文是西安交通大学人工智能学院联合香港中文大学、中国科学院自动化研究所发表于NeurIPS 2020的一项工作。本工作抛弃了图像中常用的网格 (Grid) 结构形式，利用树形结构实现了线性复杂度的高阶关系建模和特征变换。在保证全局感受野的同时，保留物体的结构信息和细节特征。可学习的模块被
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2024-08-28 15:48:57
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在现代企业管理中，信息化与数字化已经成为提升效率和竞争力的关键因素。协同办公平台系统（Office Automation，简称OA）作为一种集成了多种办公功能的数字化管理工具，正在越来越多的企业中得到广泛应用。本文将探讨协同办公平台系统OA的主要功能、优势以及协同办公平台系统OA对企业管理的深远影响。 一、协同办公平台系统OA的主要功能1. 文档管理：OA系统提供了强大的文档管理功能，支
udevadm 后接一个命令和命令指定选项。它控制了udev运行的行为，处理内核事件，控制事件队列，并且提供简单的调试机制。选项：--debug 打印错误信息--version 打印版本信息--help 帮助文档 udevadm info options 查询udev数据库中的设备信息。也可以从sysfs文件系统中查询到设备的属性以辅助创建udev规
如何将文本内容转为语音？现在很多人都喜欢看小说，不论是在上下班的公交、地铁上，还是周末在床上休息的时候，都会打开手机观看自己喜欢的小说。可是小伙伴们每次看小说就会非常入迷，就会看上很长时间，长时间用手机观看小说会使人的精神状态变得很差，对人的眼睛也是一种极大的伤害。因此就需要想个办法，既能长时间阅读小说，也不会对人体造成多大的损害。这时就可将小说的内容转换为语音，将看小
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2024-09-10 07:01:17
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实际Demo效果演示先看下框架： 框架分为 战斗系统（BattleSys）： 负责界面与战斗管理的交互，即用户点击了某个按钮，界面通过战斗系统转接给战斗管理，例如技能的释放。玩家操作界面（PlayCtrlWnd）： UI界面，负责获取玩家的点击等。 玩家逻辑实体类（EntityPlayer）： 存储玩家的数据，例如当前的血量，攻击等。玩家表现实体类（Controller）： 顾名思义，指代unit
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2024-03-26 08:20:18
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记录几篇Transformer的超分辨率重建论文。1 Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution（TTSR， CVPR2020）本文引用已经有200多了。1.1 摘要文章做的是RefSR工作，主要观点是将Transformer作为一个attention，这样可以更好地将参考图像（Ref）的纹理信息转移到高质图像（H
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2024-05-26 18:24:50
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# 背景当前公司内部使用的虚拟机，主要为共享型实例。共享型实例在物理CPU上采用超卖机制，如超卖3倍到超卖5倍。共享型实例采用非绑定CPU调度模式，每个vCPU会被随机分配到任何空闲CPU超线程上，不同实例vCPU会争抢物理CPU资源，并导致高负载时计算性能波动不稳定，但是每台实例的成本相对来说较低。 随着企业内部对虚拟化性能的要求日益提高，共享型实例的这种不稳定性，已不能满足
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2023-10-21 16:42:45
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AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：AIWalker大家好，我是Happy。最近，Transformer在CV领域搅翻了天，在各个CV领域打出了半片天。比如，Detection、Segmentation、Classification等等均出现了Transformer这个“搅局者”；甚至Low-level领域也被Transformer占领多个高峰，比如超分、降噪、去雨等等。一直以为视频超分可能还
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2023-11-24 23:18:26
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