2023-11-11 12:21:36 +08:00
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# mist
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2023-11-12 00:16:24 +08:00
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薄雾
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用户算力资源检测
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图像特征化(无损)
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分解图像到特征: 从原始分辨率提取一层特征, 余下图像特征减少为((图像)-特征)
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((((((图像)-特征)-特征)-特征)-特征)-特征) = 0
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四分之一压缩, 抽取像素合成为一张新图像, 这个过程丢弃了哪些信息?
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1. 特征强度, 每个特征具有不等的强度, 强度降到 0 特征消失
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2. 噪声概率, 噪声是特征的水平线, 浸没于噪声的特征强度为0, 即特征低于或等于噪声的概率
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aaaaaa
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vvvvvv
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cccccc
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size: 2048x1024
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l 2048
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p 1024
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基准特征 010
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基准特征 1020
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基准特征 0001
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基准特征 0000
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由于无限分辨率, 只需要保持比例, 还可以加入向量拉伸每层特征
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