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摘要 目前的语义分割方法通常使用高分辨率输入来获得更高的性能，这带来了巨大的算力需求，且限制了其在资源受限的设备上的应用。在本文中，我们提出了一个简单灵活的双分支框架，称为双重超分辨率学习（DSRL）

二维码导航属于视觉识别，在铺设、改变路径上也较容易；对声光无干扰，便于控制。而且，无人，这种一听上去就是人工智能的idea，怎么能跟视觉没有关系呢？虽然大部分专业人士都看好激光导航，尤其是无反光板极光

摘要 利用高分辨率遥感影像准确地提取耕地地块是精准农业的基本任务，本文介绍了我们在讯飞2021高分辨率遥感影像耕地地块提取比赛中的解决方案。该挑战要求在高分辨率的遥感图像中分割耕地地块。我们首先将原始

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一、三大坐标系 1.世界坐标系：目标物体位置的参考系。除了无穷远，世界坐标可以根据运算方便与否自由放置。 2.摄像机坐标系：摄像机站在自己角度上衡量的物体的坐标系。摄像机坐标系的原点在摄像机的光心上，

SIFT、HOG、LBP，这三者都属于局部特征。 一、三者原理上的区别 1.SIFT：Scale-Invariant Feature Taransform，尺度不变特征变换。 尺度空间的极值检测：搜索

​ 一、图像增强的目的： 改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度 针对给定图像的应用场合，突出某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以扩大图像中不同物体特征之间的差别，满足某些特殊分析的需要。 二、图像

划痕、油污、瑕疵，常用的方法有傅里叶变换和Blob分析。 1.表面划痕 为更好的突出前景，一般情况下要求背景颜色较深，可以先用invert_image算子进行灰度值转换。之后的图像相乘，是将对比度进一