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Modèles de fusing

CAI, Y.; Liu, Z.; Wang, H.; Chen, X.; Chen, L. détection de véhicule par fusion de modèle de pièce apprentissage et information de scène sémantique pour la surveillance urbaine complexe. Capteurs 2018, 18, 3505. La nouvelle application de modélisation 3D vous permet de créer rapidement des personnages humains uniques pour vos images Adobe Photoshop CC, conceptions, prototypes et plus encore. Pour évaluer l`efficacité de notre méthode proposée, nous comparons notre méthode avec six autres méthodes en termes d`exécution. Les coûts de calcul de sept méthodes sur 20 paires d`images sont présentés dans la figure 7, et le runtime moyen de sept algorithmes sont signalés dans la légende. Dans DDCTPCA, les images sources sont divisées en plusieurs blocs carrés non superposés et il y a huit modes directionnels à exécuter sur chaque bloc. Tous les coefficients dans huit modes sont utilisés pour la fusion. Ainsi, le processus d`obtention et de fusion des coefficients pour tous les blocs prend la plupart du Runtime. Par conséquent, le runtime a beaucoup à voir avec le nombre de blocs, c`est à dire, la taille des images source. C`est la raison pour laquelle le runtime de DDCTPCA osciller, tandis que, dans notre méthode, nous formulons le problème comme un problème d`optimisation convexe caractérisé par le modèle de variation totale et les tailles des images source ont moins d`effets sur le coût de calcul.

Cette constatation démontre que notre méthode peut atteindre une efficacité comparable. Je comprends ce que vous dites que cela m`est arrivé aussi. Q.D., H.X. et F.F. ont apporté des contributions substantielles à la conception de l`algorithme. H.X. a apporté des contributions substantielles à la mise en œuvre de l`algorithme et à la préparation des manuscrits. Q.D. a apporté des contributions substantielles à la collecte de données expérimentales et à l`analyse des résultats. Q.D., Y.M.

et J.H. ont révisé le manuscrit final. Comme λ change de 1 à 500, la clôture et la colline autour de la maison dans la figure 4 apparaissent graduellement. En outre, le contour de la cheminée dans le coin inférieur gauche devient progressivement clair. Pour les résultats de la figure 5, le changement le plus évident est que la texture de la végétation sur la rivière est clairement délimitée, et la chaise est progressivement séparée de la route. Ainsi, nous pouvons conclure que les caractéristiques de texture dans l`image fusionnée deviennent progressivement claires que la valeur de λ augmente. Le terme de régularisation est essentiellement la connaissance préalable utilisée pour éviter le surajustement des moindres carrés. L`une des exigences est de permettre aux cibles thermiques de l`image fusionnée de rester perceptibles. Des informations d`apparence détaillées supplémentaires dans l`image visible devraient être conservées dans le résultat fusionné. L`approche directe est de contraindre la distribution d`intensité de pixel similaire dans l`image fusionnée et visible. Cependant, la même contrainte est appliquée dans ε1X, et les distributions d`intensité de pixel des images infrarouges et visibles varient considérablement en raison de leurs différentes manifestations. Par conséquent, cette approche est contradictoire, et nous essayons de rechercher une autre fonctionnalité pour caractériser les informations d`apparence dans l`image visible.

. J`envoie un ticket maintenant. Je suis un peu frustré que la première imprimante que j`ai obtenu de vous les gars était cassé et a dû être retourné (l`extrudeuse ne chaufferait pas)… Ils l`ont testé au magasin une fois que je l`ai apporté et a trouvé le même problème… Je n`ai même pas eu à imprimer sur celui-ci… Il a été littéralement cassé hors de la boîte… Maintenant, j`ai une deuxième imprimante et ont gaspillé d`innombrables heures à essayer d`obtenir celui-ci au travail… C`est frustrant de dépenser des milliers sur un produit… le faire venir cassé… obtenir un nouveau… et il ne fonctionne toujours pas. Nous dénotent vis b-RM × n l`image visible de la taille m × n et de l`IR, de l`image infrarouge de la taille MC × NC, où c est une constante indiquant le rapport entre la résolution de l`image infrarouge et la résolution de l`image visible.