基于多项式插值的亚像素边缘定位算法一. 背景二. 你的经历三. 代码实现(龟速版)1. 梯度幅值2. 梯度方向3. 单像素边缘4. 亚像素坐标四. 龟速测试五. 提取坐标六. 加速版1. 龟速分析2. 加速版代码七. 应用与下载 一. 背景在测量或者定位的应用中会涉及到边缘检测, 但是像 OpenCV 这样的开源库中边缘检测算法的精度在像素级别, 比如 Canny, Sobel blablabl
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2024-05-29 11:18:43
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一、简介 上采样的技术是图像进行超分辨率的必要步骤，最近看到了CVPR2019有一些关于上采样的文章，所以想着把上采样的方法做一个简单的总结。 看了一些文章后，发现上采样大致被总结成了三个类别： 1、基于线性插值的上采样 2、基于深度学习的上采样（转置卷积） 3、Unpooling的方法 其实第三种只是做各种简单的补零或者扩充操
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2024-05-14 10:36:36
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深度学习的许多应用中需要将提取的特征还原到原图像大小，如图像的语义分割、生成模型中的图像生成任务等。通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。常见的上采样方法有双线性插值、转置卷积、上采样（unsampling）、上池化（unpooling）和亚像素卷积（sub-pixel convolution，PixelShuff
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2024-03-19 15:48:41
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Pixel-Adaptive Convolutional Neural Networks
CODE：https://suhangpro.github.io/pac/摘要卷积是cnn的基本组成部分。它们的权重在空间上是共享的，这是它们广泛使用的一个主要原因，但这也是一个主要的限制，因为它使得卷积不可知论的争论。我们提出了一种像素自适应卷积（PAC）操作，这是对标准卷积的一种简单而有效的改进，在这种操
的集合，排序是用来说明哪些控制点是彼此相连接的。由于轮廓提取是基于像素网格的，所以轮廓上控制点之间的距离约为一个像素。在计算机里，轮廓只是用浮点数表示的横、纵坐标构成的数组来表示的。轮廓有多种空间拓扑结构，轮廓可以是闭的或是开的，闭合轮廓通常使用同一个坐标来表示轮廓上的第一个点和最后一个点或使用一个特色属性来表示。 亚像素准确度提取边缘依赖于对图像采集设备的精心挑选，设备应满足如下条
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2024-01-25 19:34:04
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1 引言 数字图像的边缘检测是图像分割、目标识别、区域形状提取等图像处理领域的重要基础。在进行图像理解和分析时，第一步往往是边缘检测。目前边缘检测已经成为机器视觉领域最活跃的课题之一，其研究具有非常重要的理论意义和实际应用价值。传统的边缘检测方法的检测精度最高只能达到一个像素级，但是，随着科学技术的飞速发展，工业检测等应用对精确度的要求不断提高
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2023-12-19 20:52:38
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引言在立体匹配过程中，我们希望匹配点之间的差距能尽可能小，而初入SLAM——Harris角点检测中，我们接受了使用Opencv获得Harris角点并详细推导了其数学公式。这里的角度坐标是像素坐标，对应的是（整数，整数）。为了获取更精确的像素坐标，我们需要求得亚像素坐标。资源文件cornerSubPixel()讲解原理讲解 这副图片，我相信你各种博客都看到过，但是大部分博客都没有讲清楚为什么。解答q
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2023-12-17 09:44:03
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导读本文将传统图像处理中的自相似性、金字塔等思路与深度学习相结合进行视频超分，得到了SOTA指标，并为传统图像处理思路与深度学习提供了一个新的结合点。本文是港中文贾佳亚老师团队提出的一种视频超分方案，它抛弃了已有光流、形变卷积等进行帧间对齐的方式，转而采用自相似性进行帧间对齐，这无疑为传统图像处理思路与深度学习又提供了一个新的结合点；在帧内信息融合方面，该文采用多尺度自相似方案，尽管这个idea并
## PyTorch 亚像素卷积简介
在图像处理领域中，亚像素卷积是一种用于图像超分辨率的技术，可以将低分辨率的图像还原为高分辨率的图像。在 PyTorch 中，我们可以使用亚像素卷积来进行图像的上采样操作，从而提高图像的清晰度和细节。
### 什么是亚像素卷积
亚像素卷积是一种特殊的卷积操作，其主要作用是将输入的低分辨率特征图转换为高分辨率的特征图。在实际应用中，亚像素卷积通常用于图像超分
原创
2024-04-17 03:53:39
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ESPCN亚像素卷积层(sub-pixel convolutional layer)实验结果参考博客 在SRCNN和DRCN中，低分辨率图像都是先通过上采样插值得到与高分辨率图像同样的大小，再作为网络输入，意味着卷积操作在较高的分辨率上进行，相比于在低分辨率的图像上计算卷积，会降低效率。 ESPCN(Real-Time Single Image and Video Super-Resolutio
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2023-08-29 20:41:07
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2.亚像素（1）引出图像处理过程中，提高检测方法的精度一般有两种方式。一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力；另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率。如使用亚像素细分技术将精度提到到0.01像素，就相当于提高了100倍的图像系统分辨率。其优点是大大节省系统的硬件投入成本，降低技术应用的难度，扩大其应用范围。（2）定义像素是成像面的基本单位也是最小单位，通
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2023-08-20 15:03:43
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文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
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2023-09-04 21:05:14
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棋盘效应的产生原因和解决方法，Google Brain 16年文章
零、转置卷积介绍『TensotFlow』转置卷积一、棋盘效应当我们要用到深度学习来生成图像的时候，是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的图像。这会使得深度学习来对这种低分辨率图像进行填充细节。一般来说，为了执行从低分辨率图像到高分辨率图像之间的转换，我们往往要进行deconvoluti
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2023-08-21 18:37:07
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## 亚像素卷积代码实现（PyTorch）
### 引言
欢迎来到这篇教程，这里将介绍如何使用PyTorch实现亚像素卷积。在开始之前，我们先来了解一下亚像素卷积的概念。
### 什么是亚像素卷积？
亚像素卷积是一种用于图像超分辨率的技术。在传统的卷积神经网络中，卷积层会降低图像的分辨率，而亚像素卷积则通过一系列操作将图像的分辨率提升回去，从而实现图像的超分辨率。
### 整体流程
下面是实
原创
2023-07-23 19:32:46
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在这篇博文中，我将详细介绍如何在PyTorch中实现亚像素卷积（Sub-pixel Convolution）实例。亚像素卷积是图像处理和深度学习中常用的一个技术，特别是在超分辨率重建应用中。通过分解每个卷积层输出的成分，我们可以有效地提高图像的分辨率。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了相应的环境和前置依赖。请按照以下指令安装需要的库。
```bash
pip instal
## PyTorch实现亚像素卷积
### 介绍
在计算机视觉领域，亚像素卷积（Subpixel Convolution）是一种常用的技术，用于将低分辨率图像恢复为高分辨率图像。它通常用于图像超分辨率重建、图像插值和图像去模糊等任务。
亚像素卷积基于深度学习框架PyTorch的卷积操作，通过学习低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系，实现图像的增强和恢复。本文将介绍亚像素卷积的原理，并给出Py
原创
2023-07-20 22:55:35
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Upsample（上采样，插值）Upsampletorch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)Upsamples a given multi-channel 1D (temporal), 2D (spatial) or 3D (volumetric)
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2023-07-24 15:27:13
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卷积操作框在上一层移动，卷积操作生成下一层的每一个点 给不同的k(x,y)可以生成图片上不同的层最上面的x是b张图片三个通道，每个通道28*28 onek是一个kernel,knernel有三个通道，每个通道3*3multi_kernel是多个kernel，16个kernel，每个3个通道，每个通道3*3最左边的是原始一张图的三个通道rgb，他们和第二列k1（kernel1）进
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2023-08-08 14:05:06
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亚像素卷积在PyTorch中的方法
在现代深度学习模型中，图像超分辨率（Image Super Resolution, SR）成为了一个热门研究领域。特别是“亚像素卷积”（Sub-Pixel Convolution）技术被广泛应用于图像重建和图像超分辨率任务中。亚像素卷积可以有效提高图像的空间分辨率，目前使用PyTorch框架的许多研究和实现都采用这项技术。在这个博文中，我将详细介绍如何在PyT
1 亚像素理解在相机成像的过程中，获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理，由于感光元件本身的能力限制，到成像面上每个像素只代表附近的颜色。例如两个感官原件上的像素之间有4.5um的间距，宏观上它们是连在一起的，微观上它们之间还有无数微小的东西存在，这些存在于两个实际物理像素之间的像素，就被称为“亚像素”。亚像素实际上应该是存在的，只是缺少更小的传感器将其检测出来而已，因此只能在软件上将其近似计算
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2024-06-11 22:38:18
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