import osimport numpy as npimport cv2from time import timeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom sklearn import datasets #手写数据集要用到from sklearn.man

DAN的原作者，中科院自动化所的团队。文章中心思想：通过建模一个随机退化模型，让HR随机退化到LR图像。LR图像与测试的real图像做GAN来区分是否是一个域的分布（对抗损失），如果不是，则返回重新生成LR图像，如果是，则进入SR model去生成SR图像（L1损失）。一句话：通过学习怎么生成真实图像的分布，合成大量的符合真实图像分布的训练样本。从而在测试真实图像时能够有很好的效果。之前大多数基于

A Text Attention Network for Spatial Deformation Robust Scene Text Image Super-resolution

Layout部分Row代表行数，,NumperImg代表列数Vertical控制放大图片垂直展示OneImg，可以控制几张图像合成一张图像，Crtl+r刷新。ShowImg表示显示原图，show+放大镜表示显示放大图通过Gap的第三个参数可以调整横向图中间的空白间隙，第四个参数可以调整上下图之间的间隙BOX部分Inimg表示小红框在图内显示，in表示放大的图的框是红色的，right bottom表

这种分解方式也被叫做大核注意力(Large Kernel Attention)，即LKA。如上图所示，一个很大kernel size的卷积被分解成一个Depth-wise卷积+一个Depth-wise空洞卷积+一个1× \times× 1卷积。这样，就可以大大减少FLOPs和参数量。很有效地解决了小核卷积的local性。class AttentionModule(nn.Module):def __

作者：hzwer链接：https://www.zhihu.com/question/375794498/answer/2292320194来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。这也是个困扰了我多年的问题：loss = a * loss1 + b * loss2 + c * loss3 怎么设置 a，b，c？我的经验是 loss 的尺度一般不太影响性能，除非本