【MRI重建】基于radial径向采样的实时介入式多通道磁共振重建
关于 准确的导航和定位对于包括活检和深部脑刺激在内的神经干预至关重要。实时图像引导进一步改善了手术计划，MRI 非常适合术前和术中成像。然而，平衡空间和时间分辨率是实时介入 MRI (i-MRI) 的主要挑战。在这里，提出一种深度展开神经网络，用于实时 i-MRI 重建。通过将重建模型 和定制设计的、与 MR 兼容的介入设备集成到 3 T MRI 扫描仪中，提出了一种实时 MRI 引导的大脑干预系统...
YoloV7改进策略：下采样改进|自研下采样模块（独家改进）|疯狂涨点|附结构图
摘要 本文介绍我自研的下采样模块。本次改进的下采样模块是一种通用的改进方法，你可以用分类任务的主干网络中，也可以用在分割和超分的任务中。已经有粉丝用来改进ConvNext模型，取得了非常好的效果，配合一些其他的改进，发一篇CVPR、ECCV之类的顶会完全没有问题。 本次我将这个模块用来改进YoloV7，实现大幅度涨点。 自研下采样模块及其变种 第一种改进方法 将输入分成两个分支，一个分支用卷积，一个...
【GDAL-Python】4-在Python中使用GDAL进行投影转换、影像重采样以及裁剪栅格数据
绍2.2 代码实现2.3 结果及效果显示 3.参考资料 1-介绍 1.1 主要内容 （1）在本教程中，将介绍如何在 Python 中使用 gdalwarp 将栅格数据重新投影到不同的坐标参考系，影像重采样（改变影像分辨率）、以及根据矢量 shapefile文件将影像对应部分进行裁剪； （2）技术路线：在python脚本中使用gdal.Warp，不同的功能对应不同的可选项参数 1）坐标参考系改变对应：g...
YoloV9改进策略：下采样改进|自研下采样模块（独家改进）|疯狂涨点|附结构图
摘要 本文介绍我自研的下采样模块。本次改进的下采样模块是一种通用的改进方法，你可以用分类任务的主干网络中，也可以用在分割和超分的任务中。已经有粉丝用来改进ConvNext模型，取得了非常好的效果，配合一些其他的改进，发一篇CVPR、ECCV之类的顶会完全没有问题。 本次我将这个模块用来改进YoloV9，实现大幅度涨点。 自研下采样模块及其变种 第一种改进方法 将输入分成两个分支，一个分支用卷积，一个...
YOLOv8改进 | Conv篇 | CVPR2024最新DynamicConv替换下采样（包含C2f创新改进，解决低FLOPs陷阱）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是CVPR2024的最新改进机制DynamicConv其是CVPR2024的最新改进机制，这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则，它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量，同时尽量不增加浮点运算（FLOPs），所以本文的DynamicConv被提出来了，使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量，从而允许这些网络从大规模视觉预训练中获益，...
RT-DETR算法优化改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测
💡💡💡本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample， 具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample 💡💡💡在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著。 RT-DETR魔术师专栏介绍： https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html ✨✨✨魔改创新RT-DE...
RT-DETR算法优化改进： 下采样系列 | 一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD，有效涨点系列
💡💡💡本文独家改进：HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息，与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。 💡💡💡使用方法：代替原始网络的conv，下采样过程中尽可能包括更多信息，从而提升检测精度。 RT-DETR魔术师专栏介绍： https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html ✨✨...
YOLOv8独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测
💡💡💡本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample， 具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample 💡💡💡在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著。 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.30...
【音视频原理】音频编解码原理 ③ ( 音频 比特率 / 码率 | 音频 帧 / 帧长 | 音频 帧 采样排列方式 - 交错模式 和 非交错模式 )
率 / 码率1、音频 比特率2、音频 比特率 案例3、音频 码率4、音频 码率相关因素5、常见的 音频 码率6、视频码率 - 仅做参考 二、音频 帧 / 帧长1、音频帧2、音频 帧长度 三、音频 帧 采样排列方式 - 交错模式 和 非交错模式1、交错模式2、非交错模式 一、音频 比特率 / 码率 1、音频 比特率 " 音频 比特率 " 指的是 每秒 传输的 音频的 比特数 ; 单位是 bps , Bi...
【ArcGIS微课1000例】0097：栅格重采样（以数字高程模型dem为例）
s 1. 最邻近法（Nearest Neighbor） 2. 双线性内插法（Bilinear Interpolation） 3. 三次卷积法（Cubic Convolution） 4. ArcGIS重采样工具（Resample） 5. 注意事项 栅格/影像数据进行配准或纠正、投影等几何变换后，像元中心位置通常会发生变化，其在输入栅格中的位置不一定是整数的行列号，因此需要根据输出栅格上每个像元在输入栅格...