作为cv的基础，数据增扩是很重要的一环。一般来说主要有以下几种：1、通过openCV操作 2、使用torchvision.transform3、使用torchvision.transform.function 4、使用nvidia.dali5、albumentations库。对应的数据也一般可以分为1、单图处理，如分类。2、同尺寸多个数据处理，如分割，去噪。3、不同尺寸多个数据处理，如超分。下面将

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。 原文链接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

整理一下深度学习用于运动估计和运动补偿的论文列表。大致按照内容与时间区分。鉴于工作量太大，而且MEMC这块点击量很少，就不介绍文章内容了。

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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。 原文链接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

整理一下深度学习用于运动估计和运动补偿的论文列表。大致按照内容与时间区分。鉴于工作量太大，而且MEMC这块点击量很少，就不介绍文章内容了。

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由于想多分类中使用Diceloss，所以需要将[0,1,2,..N]类型的标签转化为onehot类型。input数据类型： torch.LongTensor()数据形状：[bs, 1, *]可为2D或3D数据def make_one_hot(input, num_classes):"""Convert class index t...

说在前面，该博客的应用场景是：已有安装好cuda环境的服务器，我个人没有root权限，只配置自己环境自己使用。1、下载Anaconda安装包使用命令行下载清华镜像Anaconda包wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh...

单独介绍一下图像评价指标 IE和NIE。