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足彩开户:【赛前】朴泰夏:用胜利弥补上一个主场的失利

文章来源:足彩开户    发布时间:2018年05月27日 13:04  【字号:      】

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南极洲。

美成这样,怪不得一万个人也0差评

地球上最恶劣、最冷、最偏远的大陆,我们从这里进入海洋。

在一望无际的纯蓝和纯白中,我们下潜,旁边是陡峭的冰山壁。

学界 | Facebook提出DensePose数据集和网络架构:可实现实时的人体姿态估计

图 9:我们首先使用我们的稀疏的、人工收集的监督信号训练一个「教师网络」,然后使用该网络来「修补」用于训练我们的基于区域的系统的密集监督信号。

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所到之处皆有美食款待。

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吃完卫视之后,网综也没落下。

CVPR 2018|无需额外硬件,全卷积网络让机器学习学会夜视能力

极低照明度下,传统增加亮度的方法会放大噪点和色彩失真。而最近 UIUC 和英特尔的研究者通过全卷积网络处理这一类黑黑的照明度图像,并在抑噪和保真的条件下将它们恢复到正常亮度。这种端到端的方法将为机器赋予强大的夜视能力,且还不需要额外的硬件。

噪声或噪点在成像系统中普遍存在,它会使弱光环境下的成像十分困难。提高 ISO 值可以增加亮度,但同时也会放大噪点。我们虽然可以用缩放或直方图拉伸等后期处理方式来降低前述影响,但这并不能解决光子数低导致的低信噪比(SNR)问题。有一些物理手段可以提高弱光环境的信噪比,比如增大光圈、延长曝光时间和使用闪光灯等,但是每一种方法都有其缺点。例如,增加曝光时间在不采用三脚架的条件下会导致(成像)模糊。

弱光环境快速成像在计算摄影界是众所周知的难,但相关研究仍在进行。研究人员已经提出了图像去噪、去模糊和增强低照度图像的技术 [34,16,42]。这些技术通常假定图像是在略微昏暗的环境中捕捉,并且噪声不大。相比之下,我们对光照严重受限(如月光)和短时间曝光(甚至是视频速率)等极低照度环境成像更感兴趣。在这些场景中,传统的相机处理流程完全没用,图像必须通过原始传感器数据进行重建。




(责任编辑:马曼曼)

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