融合尺寸计算
融合改进UNet和迁移学习的棉花根系图像分割方法
2023 年 9 月第 5 卷第 3 期Sept.2023 Vol.5, No.3智慧农业（中英文） Smart Agriculture融合改进UNet和迁移学习的棉花根系图像分割方法唐辉1，王铭2，于秋实1，张佳茜1，刘连涛3，王楠1*（1.河北农业大学机电工程学院，河北保定071001，中国； 2.河北省教育考试院，河北石家庄050091，中国；3.河北农业大学农学院，河北保定071001，中国）摘要：［目的/意义］根系是植物组成的重要部分，其生长发育至关重要。
根系图像分割是根系表型分析的重要方法，受限于图像质量、复杂土壤环境、低效传统方法，根系图像分割存在一定挑战。
［方法］为提高根系图像分割的准确性和鲁棒性，本研究以UNet模型为基础，提出了一种多尺度特征提取根系分割算法，并结合数据增强和迁移学习进一步提高改进UNet模型的泛化性和通用性。
首先，获取棉花根系单一数据集和开源多作物混合数据集，基于单一数据集的消融试验测试多尺度特征提取模块（Conv_2+Add）的有效性，与UNet、PSPNet、SegNet、DeeplabV3Plus算法对比验证其优势。
基于混合数据集验证改进算法（UNet+Conv_2+Add）在迁移学习的优势。
［结果和讨论结果和讨论］］UNet+Conv_2+Add相比其他算法（UNet、PSPNet、SegNet、DeeplabV3Plus），mIoU、mRecall和根系F1调和平均值分别为81.62%、86.90%和78.39%。
UNet+Conv_2+Add算法的迁移学习相比于普通训练在根系的交并比（Intersection over Union，IoU）值提升1.25%，根系的Recall值提升1.79%，F1调和平均值提升0.92%，且模型的整体收敛速度快。
［结论］本研究采用的多尺度特征提取策略能准确、高效地分割根系，为作物根系表型研究提供重要的研究基础。
关键词：深度学习；根系图像分割；UNet；多尺度特征；迁移学习中图分类号：S24；TP181 文献标志码：A 文章编号：SA202308003引用格式：唐辉, 王铭, 于秋实, 张佳茜, 刘连涛, 王楠. 融合改进UNet和迁移学习的棉花根系图像分割方法[J]. 智慧农业(中英文), 2023, 5(3): 96-109. DOI：10.12133/j.smartag.SA202308003TANG Hui, WANG Ming, YU Qiushi, ZHANG Jiaxi, LIU Liantao, WANG Nan. Root image segmentation method based on improved UNet and transfer learning[J]. Smart Agriculture, 2023, 5(3): 96-109. DOI：10.12133/j.smartag.SA202308003 (in Chinese with English abstract)1 引言根系作为植物和外界环境交换的器官，包括代谢、吸收、矿物和有机物交换等，地上部植株的生长也受到地下根系影响［1, 2］。
融合范围-8+10
融合范围-8+10在当今社会，融合范围的概念逐渐被人们所熟知。
融合范围是指在一定条件下，两个或多个事物相互融合、协同发展的范围。
它可以用公式表示为：融合范围= 最小范围+ 最大范围- 1。
本文将详细介绍融合范围的计算方法、应用场景以及优化策略。
一、融合范围的计算方法融合范围的计算方法简单易懂，只需遵循以下步骤：1.确定参与融合的各个范围的最大值和最小值。
2.计算最大范围和最小范围的差值。
3.将差值加1，得到融合范围。
例如，某项目最小范围为8，最大范围为10，那么融合范围为：8 + 10 -1 = 17。
这意味着在17的范围内，项目可以实现良好的融合发展。
二、融合范围的应用场景融合范围在许多领域都有广泛的应用，如：1.企业经营范围：企业可以通过合并、收购等方式，实现多个业务领域的融合发展，提高市场竞争力。
2.项目规划：在项目规划过程中，充分考虑各个环节的融合范围，有助于提高项目的成功率。
3.教育资源整合：学校、培训机构等教育机构可以整合优质教育资源，实现教育质量的提升。
4.产业链整合：产业链上下游企业通过合作、共享等方式，实现产业融合发展，降低成本，提高效益。
三、融合范围的优化策略为了更好地利用融合范围，我们可以采取以下优化策略：1.拓宽视野：跳出原有思维框架，积极寻求跨界合作，拓展融合发展空间。
2.技术创新：不断引进新技术、新理念，推动融合发展过程中的技术创新。
3.政策支持：关注政策导向，充分利用政策扶持，推动融合发展。
4.人才培养：重视人才培养和引进，提高融合发展的核心竞争力。
总之，融合范围作为一种协同发展的新模式，已经在各个领域展现出强大的生命力。
大视融合器调试
大视融合器MPG-20X说明第一章 融合通道数量与画面比例在使用多台投影机边缘融合拼接后，由于需要扣除融合带的宽度（单位：像素），所以画幅比率（以下约定是<宽:高>的比率）并不是简单的将每台投影机的宽度相加后除于高度，我们可以使用下面的公式进行计算：横向像素总数 = 每台投影机的横向分辨率 * 横向投影机数量 - 融合带宽度 * 横向融合带数量纵向像素总数 = 每台投影机的纵向分辨率 * 纵向投影机数量 - 融合带高度 * 纵向融合带数量画幅比率 = 横向像素总数 / 纵向像素总数在 大视MPG-20X系列融合器中，融合带我们可以取0-512，其中 256 个像素的融合带效果最佳，以下我们都采用此宽度。
例 1：横向三通道融合，使用 1024*768 的标清投影机，融合带宽度为 256 个像素。
横向像素总数 = 1024 * 3 – 256 * 2 = 2560纵向像素总数 = 768 * 1 – 256 * 0 =768画幅比率 = 2560 / 768 = 3.33例 2：2 行3列融合，使用 1280*800 的投影机，融合带宽度为 256 个像素。
横向像素总数 = 1280 * 3 – 256 * 2 = 3328纵向像素总数 = 800 * 2 – 256 * 1 =1344画幅比率 = 3328 / 1344 = 2.48例 3：横向6 通道 360 度环幕，使用 1024*768 的标清投影机，融合带宽度为 256 个像素。
横向像素总数 = 1024 * 6 – 256 * 6 = 4608纵向像素总数 = 768 * 1 – 256 * 0 =768画幅比率 = 4608 / 768 = 6一般来说，融合带的数量总是等于投影机通道数量减去 1，但是例 3 中由于是 360 度环幕，所以融合带数量等于投影机数量。
因为影片的首尾也需要一个重叠带，而这个重叠带一般由影片来产生，然后边缘羽化由我们融合器来完成。
ENVI中的各种融合方法
ENVI中的各种融合方法融合方法有很多，典型的有HSV、Brovey、PC、CN、SFIM、Gram-Schmidt等。
ENVI里除了SFIM以外，上面列举的都有。
HSV可进行RGB图像到HSV色度空间的变换，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻、双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回RGB色度空间。
输出的RGB图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。
Brovey锐化方法对彩色图像和高分辨率数据进行数学合成，从而使图像锐化。
彩色图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与彩色波段总和的比值。
函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3个彩色波段重采样到高分辨率像元尺寸。
输出的RGB图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。
用Gram-Schmidt可以对具有高分辨率的高光谱数据进行锐化。
第一步，从低分辨率的波谱波段中复制出一个全色波段。
第二步，对该全色波段和波谱波段进行Gram-Schmidt变换，其中全色波段被作为第一个波段。
第三步，用Gram-Schmidt变换后的第一个波段替换高空间分辨率的全色波段。
最后，应用Gram-Schmidt反变换构成pan锐化后的波谱波段。
用PC可以对具有高空间分辨率的光谱图像进行锐化。
第一步，先对多光谱数据进行主成分变换。
第二步，用高分辨率波段替换第一主成分波段，在此之前，高分辨率波段已被缩放匹配到第一主成分波段，从而避免波谱信息失真。
第三步，进行主成分反变换。
函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将高光谱数据重采样到高分辨率像元尺寸。
CN波谱锐化的彩色标准化算法也被称为能量分离变换（EnergySubdiviionTranform），它使用来自锐化图像的高空间分辨率（和低波谱分辨率）波段对输入图像的低空间分辨率（但是高波谱分辨率）波段进行增强。
该功能仅对包含在锐化图像波段的波谱范围内的输入波段进行锐化，其他输入波段被直接输出，不发生变换。
ue4 动画融合公式
ue4 动画融合公式在UE4中，动画融合是指将多个动画片段平滑地过渡到一起，以创建更流畅、更自然的动画效果。
UE4使用动画融合来实现角色的运动、转身、姿势变换等。
动画融合的公式涉及到插值、权重、过渡等概念，下面我将从几个方面来介绍UE4中动画融合的公式。
1. 线性插值公式，在UE4中，动画融合通常涉及到对动画片段之间的属性进行插值计算，最常见的是线性插值。
线性插值公式可以表示为，result = (1 alpha) start + alpha end，其中start和end是要插值的两个值，alpha是插值的权重，result是插值的结果。
在动画融合中，alpha通常由过渡时间和过渡曲线等参数计算得出，用于控制动画过渡的速度和方式。
2. 权重混合公式，在UE4中，动画融合还涉及到对多个动画片段的权重进行混合计算。
权重混合公式可以表示为，result = weight1 animation1 + weight2 animation2 + ... + weightN animationN，其中weight1到weightN是各个动画片段的权重，animation1到animationN是对应的动画片段，result是混合后的动画片段。
在动画融合中，通过调整各个动画片段的权重，可以实现不同动画之间的平滑过渡和混合效果。
3. 过渡曲线公式，在UE4中，动画融合还可以通过过渡曲线来控制动画过渡的速度和方式。
过渡曲线通常是一条在0到1之间变化的曲线，可以根据时间或其他参数来计算出当前的过渡权重。
在动画融合中，通过调整过渡曲线的形状和参数，可以实现不同的过渡效果，如线性过渡、平滑过渡、快速过渡等。
总的来说，UE4中动画融合的公式涉及到插值、权重混合和过渡曲线等多个方面，通过合理地计算和调整这些公式，可以实现流畅、自然的动画过渡效果。
希望这些信息能够对你有所帮助。
基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｎｍｉｎｚｈｕｊｉａｎｇ．ｃｎＤＯＩ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１ ９２３５ ２０２４ ０２ ００６第４５卷第２期人民珠江 ２０２４年２月 ＰＥＡＲＬＲＩＶＥＲ基金项目：国家重点研发计划项目（２０２２ＹＦＣ３００２７０１）收稿日期：２０２３－０６－１３作者简介：盛晟（１９９６—），女，博士研究生，主要从事径流模拟与预报等方面研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｈｅｎｇｓｈｅｎｇ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通信作者：陈华（１９７７—），男，教授，主要从事水利信息化、流域水文模拟等方面的研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈｕａ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ盛晟，万芳琦，林康聆，等．基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法［Ｊ］．人民珠江，２０２４，４５（２）：４５－５２．基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法盛 晟１，万芳琦２，林康聆１，胡朝阳３，陈 华１（１．武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室，湖北 武汉 ４３００７２；２．江西省自然资源测绘与监测院，江西 南昌 ３３０００９；３．福建省水利水电勘测设计研究院，福建 福州 ３５０００１）摘要：高精度的水体提取有助于水资源监测和管理。
目前基于遥感影像的水体提取方法缺乏对于边界质量的重视，造成边界划分不准确，细节保留度低的问题。
为了提升遥感影像水体提取的边界与细节的精度，提出了一种基于多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法，包括分层特征提取模块与融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块。
分层特征提取模块中，引入了通道注意力结构，用于整合高分辨率遥感影像中水体的形状、纹理和色调信息，以便更好地理解水体的形状和边界。
在融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块中，进行了多层次语义信息的堆叠连接，并加强了特征提取，同时捕捉了广泛的背景信息和细微的细节信息，以实现更好的水体提取效果。
在自行标注的数据集与公开数据集上的试验结果表明，模型的准确率达到了９８．３７％和９１．２３％，与现有的语义分割模型相比，提取的水体边缘更加完整，同时保留细节的能力更强。
融合多尺度特征的YOLOv8裂缝缺陷检测算法
融合多尺度特征的YOLOv8裂缝缺陷检测算法目录一、内容描述 (2)二、相关工作 (3)2.1 YOLOv8模型简介 (4)2.2 裂缝缺陷检测研究现状 (5)2.3 多尺度特征融合方法综述 (6)三、融合多尺度特征的YOLOv8裂缝缺陷检测算法 (7)3.1 算法概述 (8)3.2 特征提取与融合策略 (9)3.2.1 多尺度特征提取 (10)3.2.2 特征融合方法 (11)3.3 损失函数设计 (12)3.4 网络结构优化 (14)四、实验结果与分析 (15)4.1 实验环境与参数设置 (16)4.2 实验结果展示 (17)4.3 结果分析 (18)4.3.1 特征提取与融合效果 (19)4.3.2 损失函数对模型性能的影响 (20)4.3.3 网络结构优化成果 (21)五、总结与展望 (22)5.1 主要工作与创新点 (23)5.2 研究局限性与未来工作展望 (24)一、内容描述YOLOv8是一款高性能的实时物体检测系统，其设计目标是在给定宽高比和分辨率的图像中准确检测出多个对象及其对应的位置和类别。
在某些情况下，如裂缝缺陷检测等特定应用场景中，传统的YOLOv8模型可能无法满足需求。
为了解决这一问题，本文提出了一种融合多尺度特征的YOLOv8裂缝缺陷检测算法。
该算法旨在利用多尺度特征来提高模型对不同尺度裂缝的检测能力，并在裂缝检测任务上取得更好的性能。
本算法的主要创新点在于引入了多尺度特征融合的思想，通过在不同尺度上提取图像特征并加以融合，以增强模型对裂缝的检测能力。
我们采用了特征金字塔网络（FPN）来提取不同尺度的特征，并将它们融合在一起，以得到更丰富的特征表示。
我们还针对裂缝缺陷检测中的特定问题进行了一系列优化和改进。
我们设计了特定的损失函数来更好地适应裂缝检测任务，并采用了一些技巧来减少计算量和提高运行效率。
融合多尺度特征的YOLOv8裂缝缺陷检测算法旨在解决传统YOLOv8模型在裂缝检测中的局限性，通过引入多尺度特征融合和一系列优化改进措施，以提高模型在裂缝检测任务上的性能和准确性。
拉普拉斯金字塔融合
02 拉普拉斯金字塔原理
拉普拉斯金字塔的构建原理
通过不断下采样和上采样，将 高分辨率图像和低分辨率图像 进行融合，得到不同分辨率的
图像。
下采样过程：将高分辨率图像 进行降采样，得到低分辨率图
像。
上采样过程：将低分辨率图像 进行插值，得到高分辨率图像 。
重复以上过程，可以得到一系 列不同分辨率的图像，形成拉 普拉斯金字塔。
图像识别
通过拉普拉斯金字塔融合，可以将不 同角度、光照和尺度下的图像信息进 行整合，提高图像识别的准确性和鲁 棒性。
在其他领域的应用
医学影像处理
在医学影像处理中，拉普拉斯金字塔 融合可以用于提高医学影像的分辨率 和清晰度，帮助医生更好地诊断病情 。
遥感图像处理
在遥感图像处理中，拉普拉斯金字塔 融合可以用于提高遥感图像的分辨率 和清晰度，帮助研究人员更好地分析 和理解地理信息。
利用拉普拉斯金字塔融合为虚拟现实和增强现实提供更逼真的图像 效果。
人工智能与机器学习
结合拉普拉斯金字塔融合与人工智能技术，实现图像的自动分类和 识别。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
调整参数
根据实验结果和经验，调整算法中的相关参数，以获得最佳的融合效 果。
04 拉普拉斯金字塔融合的应 用
在图像处理中的应用
01
02
03
图像融合
拉普拉斯金字塔融合能够 将多幅图像的信息融合到 一幅图像中，提高图像的 清晰度和分辨率。
图像增强
通过拉普拉斯金字塔融合， 可以将不同频率的图像信 息进行整合，增强图像的 细节和层次感。
缺点
信息丢失
由于拉普拉斯金字塔只保留了相邻尺度的差异信息，可能会丢失一 些重要的原始图像特征，导致图像细节的丢失或失真。
尺寸链计算 i excel 求解极限公差与统计公差
尺寸链计算是工程中常用的一种计算方法，它用于求解零件尺寸之间的极限公差和统计公差。
在工程设计和制造中，尺寸的精度和公差是非常重要的，它直接影响着产品的质量和性能。
正确地进行尺寸链计算对于保证产品质量和满足设计要求非常重要。
在本文中，我们将介绍尺寸链计算的基本原理和方法，以及如何在Excel中进行尺寸链计算。
一、尺寸链计算的基本原理1. 尺寸链概念在机械设计中，尺寸链是指由多个零件或特征尺寸组成的一系列尺寸之间的关系。
这些尺寸之间的关系可以通过公差来描述，而公差又可以分为极限公差和统计公差。
尺寸链计算就是通过计算这些尺寸之间的公差，来保证零件装配的合理性和可靠性。
2. 极限公差与统计公差极限公差是指在设计过程中，为了保证零件之间的装配要求而规定的最大和最小尺寸偏差。
统计公差是指在大批量生产中，为了保证产品尺寸的稳定性而规定的公差范围。
进行尺寸链计算时，需要同时考虑极限公差和统计公差。
二、尺寸链计算的方法1. 传统计算方法传统的尺寸链计算方法通常是手工计算，需要通过手动的方式将尺寸链中的所有尺寸和公差进行组合计算。
这种方法存在计算复杂、容易出错的缺点，效率低下。
2. Excel求解方法为了提高尺寸链计算的效率和准确性，可以利用Excel软件进行求解。
通过建立尺寸链模型和设置相关的公式，可以实现尺寸链计算的自动化。
Excel具有强大的计算功能和灵活的数据处理能力，非常适合用于尺寸链计算。
三、在Excel中进行尺寸链计算的步骤1. 建立尺寸链模型首先需要将尺寸链中的所有尺寸和公差以表格的形式输入到Excel中，并根据尺寸之间的关系建立尺寸链模型。
可以利用Excel的单元格设置合适的格式和公式，以便后续的计算和分析。
2. 设置公式进行计算在建立好尺寸链模型后，可以利用Excel的公式功能进行尺寸链计算。
根据零件装配的要求和公差规定，可以设置相应的公式来求解极限公差和统计公差。
通过调整输入的参数和数据，可以实时得到计算结果。
如何使用MATLAB进行图像拼接和合成
如何使用MATLAB进行图像拼接和合成概述：图像拼接和合成是一种将多张图片融合成一张完整图片的技术。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了许多方便易用的工具包，使得图像拼接和合成变得更加简单。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像拼接和合成的方法和技巧。
一、图像预处理：在进行图像拼接和合成之前，首先需要对原始输入进行一系列的预处理。
这包括图像的尺寸统一、色彩平衡和去噪等操作。
MATLAB提供了许多内置函数和工具箱，可以轻松完成这些预处理工作。
1. 图像尺寸统一：由于不同图片可能具有不同的尺寸和比例，为了实现拼接和合成的目标，我们需要将所有输入图片的尺寸统一。
MATLAB中的imresize函数可以很方便地实现图像的缩放操作，使得所有图像具有相同的尺寸。
2. 色彩平衡：当合成图像中不同部分的色彩不匹配时，我们需要进行色彩平衡操作，使得整体图像具有统一的色调。
MATLAB提供了imadjust函数，可以对图像的亮度和对比度进行调整，以达到色彩平衡的效果。
3. 去噪：在拼接和合成图像时，由于图片在拍摄和处理过程中可能会出现噪点和不完整的部分，我们需要使用去噪算法来提高图像质量。
MATLAB中的imfilter函数可以实现常见的去噪算法，如中值滤波和高斯滤波等。
二、图像拼接：图像拼接是将多个图片按照一定规则拼接成一张完整图片的过程。
MATLAB 提供了多种实现图像拼接的函数和技术，下面列举其中几种常见的方法。
1. 水平拼接：水平拼接是将多张图片按照水平方向排列，形成一张更宽的图片。
MATLAB 中的imresize和imwrite函数可以实现此功能。
首先，将所有输入图片调整为相同的高度和宽度，然后调用imwrite函数将它们水平排列在一起。
2. 垂直拼接：垂直拼接是将多张图片按照垂直方向排列，形成一张更高的图片。
与水平拼接类似，需要先调整所有输入图片为相同的高度和宽度，然后使用imwrite函数将它们垂直排列在一起。
投影机投影距离及屏幕最大宽度计算方法
在选购投影机时，我们首先注意到投影机的亮度、分辨率、对比度、均匀度等重要参数，另外，我们也要弄清楚投影机的焦距和液晶片尺寸等参数，以便在投影距离和画面尺寸上适合我们使用场合，投影距离和画面尺寸是与投影机的焦距和液晶片尺寸紧密相关的，其相互关系如下：已知画面尺寸得到投射距离：最小投射距离（米）= 最小焦距（米）x 画面尺寸（英寸）÷液晶片尺寸（英寸）最大投射距离（米）= 最大焦距（米）x 画面尺寸（英寸）÷液晶片尺寸（英寸）已知投射距离得到画面尺寸：最大投射画面（米）= 投射距离（米）x 液晶片尺寸（英寸）÷最小焦距（米）最小投射画面（米）= 投射距离（米）x 液晶片尺寸（英寸）÷最大焦距（米）例如：1、Toshiba TLP-S71的焦距是26.5mm~31.5mm, 液晶片尺寸是0.7英寸LCD 板，需要85英寸的画面。
最小投射距离（米）=0.0265米x 85英寸÷0.7英寸= 3.217米最大投射距离（米）=0.0315米x 85英寸÷0.7英寸= 3.825米2、已知：EPSON EMP-6000的焦距是24.0 - 38.2 mm，液晶片尺寸是0.8英寸LCD板，投射距离为4米，求：最大的投射画面和最小的投射画面。
最大投射画面（英寸）=4米x 0.8英寸÷0.024米= 133.3英寸最小投射画面（英寸）=4米x 0.8英寸÷0.0382米= 83英寸上面提到投影画面尺寸，我们需要根据投影画面尺寸来选择投影屏幕尺寸,我们现在所说的屏幕尺寸实际为屏幕对角线的长度，单位为英寸。
一般我国的尺刻度为米，且量长和款比较方便，所以有必要知道根据屏幕尺寸（英寸）得到屏幕宽度（米）和屏幕高度（米）长度单位换算公式：1英寸=2.54厘米=0.0254米普通屏幕的宽度和高度的比为4:3 ，于是由勾股定理得到：屏幕宽度（米）=屏幕尺寸（英寸）x 0.0254米/英寸x 0.8 =屏幕尺寸÷50 屏幕高度（米）=屏幕尺寸（英寸）x 0.0254米/英寸x 0.6 =屏幕尺寸÷66 得到的单位为米依此公式：60英寸的屏幕的宽度为60÷50=1.2（米）高度为60÷66=0.909（米）150英寸的屏幕的宽度为150÷50=3（米）高度为150÷66=2.27（米）200英寸的屏幕的宽度为200÷50=4（米）高度为200÷66=3（米）根据以上计算公式，我们就可以自己计算了，边缘融合系统中投影屏幕挑选与尺寸计算方法亮丽的超大画面、纯真的色彩、高分辨率的显示效果，历来是人们对视觉感受的一种潜在要求。
pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解
pytorch卷积层与池化层输出的尺⼨的计算公式详解pytorch卷积层与池化层输出的尺⼨的计算公式详解要设计卷积神经⽹络的结构，必须匹配层与层之间的输⼊与输出的尺⼨，这就需要较好的计算输出尺⼨先列出公式：卷积后，池化后尺⼨计算公式：(图像尺⼨-卷积核尺⼨ + 2*填充值)/步长+1(图像尺⼨-池化窗尺⼨ + 2*填充值)/步长+1即：卷积神将⽹络的计算公式为：N=(W-F+2P)/S+1其中N：输出⼤⼩W：输⼊⼤⼩F：卷积核⼤⼩P：填充值的⼤⼩S：步长⼤⼩例Conv2d（后⾯给出实例来讲解计算⽅法）:`class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)卷积⼀层的⼏个参数:in_channels=3:表⽰的是输⼊的通道数，RGB型的通道数是3.out_channels:表⽰的是输出的通道数，设定输出通道数（这个是可以根据⾃⼰的需要来设置的）kernel_size=12:表⽰卷积核的⼤⼩是12x12的，也就是上⾯的 F=12stride=4:表⽰的是步长为4，也就是上⾯的S=4padding=2:表⽰的是填充值的⼤⼩为2，也就是上⾯的P=2实例：cove1d：⽤于⽂本数据，只对宽度进⾏卷积，对⾼度不进⾏卷积cove2d：⽤于图像数据，对宽度和⾼度都进⾏卷积import torchfrom torch.autograd import Variable#torch.autograd提供了类和函数⽤来对任意标量函数进⾏求导。
import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass MNISTConvNet(nn.Module):def __init__(self):super(MNISTConvNet, self).__init__()'''这是对继承⾃⽗类的属性进⾏初始化。
ppt背景与插入图片融合
透视背景操作流程
• 1.计算原图尺寸大小（像素/分辨率，单位 厘米）
• 2.插入方形图型，与图片大小一致，在插入 4个小方形，四角固，将5个图型组合
• 3.绘制轮廓，涵盖要保留的图型 • 4.插入图片，选择形状效果，边缘模糊
查看图片属性，像素/分辨率=尺寸（单位厘米），例图所示为6.9*3.29cm
1.插入图片时应注意单独选择已经勾勒好的外形，其他图型均选择透明即可，微调
选择图形效果，柔滑边缘效果，编辑顶点和边缘柔化可反复修饰直满意
插入图型，分别用四个方形小图形放置大方形的四角，组合5个方形为一体 注：1.插入图片时应注意单独选择已经勾勒好的外形，其他图型均选择透明即可
插入方形图形，大小如例图大小，步骤如上图所示
插入图型，分别用四个方形小图形放置大方形的四角，组合5个方形为一体 注：1.插入图片时应注意单独选择已经勾勒好的外形，其他图型均选择透明即可
用插入线条里面的自由线条勾勒需要保留的图型轮廓
插入图型，分别用四个方形小图形放置大方形的四角，组合5个方形为一体 注：1.插入图片时应注意单独选择已经勾勒好的外形，其他图型均选择透明即可
基于注意力和多尺寸卷积的超分辨率算法研究
２０２１年第４０卷第１２期 传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００—９７８７（２０２１）１２—００８５—０４基于注意力和多尺寸卷积的超分辨率算法研究梁 超，黄洪全，陈延明（广西大学电气工程学院，广西南宁５３０００４）摘 要：为了解决深层卷积模型的超分辨率技术计算量大、融合的特征不够全面的问题，模型结构不再从深度上进行加深，而是从宽度上进行扩展。
对输入的一张特征图进行多尺寸的卷积处理，在结构上融合残差结构、压缩模块和改进的通道注意力模块，融合多尺寸的特征图的同时灵活运用高、低频信息，最终达到提高重建图像质量的效果。
实验结果表明：与目前较为流行的超分辨率算法相比，在参数量上有了一定的减少，且在峰值信噪比和结构相似性上有着良好的表现。
关键词：超分辨率；多尺寸卷积；残差结构；通道注意力模块中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００—９７８７（２０２１）１２—００８５—０４Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｔｔｅｎｔｉｏｎａｎｄｍｕｌｔｉ ｓｉｚｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎＬＩＡＮＧＣｈａｏ，ＨＵＡＮＧＨｏｎｇｑｕａｎ，ＣＨＥＮＹａｎｍｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｎｉｎｇ５３０００４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｓｏｆｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｆｓｕｐｅｒ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｄｅｅｐｌａｙｅｒｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｄｆｕｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｎｏｔｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ，ａｍｏｄｅｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｎｏｌｏｎｇｅｒｄｅｅｐｅｎｅｄｉｎｄｅｐｔｈ，ｂｕｔｅｘｐａｎｄｅｄｉｎｗｉｄｔｈ．Ｍｕｌｔｉ ｓｉｚｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｏｎａｎｉｎｐｕｔｆｅａｔｕｒｅｍａｐ，ｒｅｓｉｄｕａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｕｌｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｃｈａｎｎｅｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅａｒｅｆｕｓｅｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｌｙ，ａｎｄｔｈｅｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎｄｌｏｗ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｒｅｆｌｅｘｉｂｌｙｕｓｅｄｗｈｉｌｅｆｕｓｉｎｇｔｈｅｍｕｌｔｉ ｓｉｚｅｆｅａｔｕｒｅｍａｐ，ａｎｄｆｉｎａｌｌｙａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｌｙｐｏｐｕｌａｒｓｕｐｅｒ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｒｅｒｅｄｕｃｅｄｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ，ａｎｄｉｔｈａｓｇｏｏｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｐｅａｋｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｕｐｅｒ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ；ｍｕｌｔｉ ｓｉｚｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ；ｒｅｓｉｄｕａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；ｃｈａｎｎｅｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ０ 引 言超分辨率图像重建（ｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃ ｔｉｏｎ，ＳＲＩＲ）的目的是将已有的低分辨率（ｌｏｗ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ＬＲ）图像转换成高分辨率（ｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ＨＲ）图像，使其具有高频纹理细节和边缘结构［１］。
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一般边缘融合项目的投影幕建议采用容易固定的金属幕、投影幕的增益也要越小越好，一般小于1.2。之所以推荐金属硬幕是由于融合带部分是两台投影机图象的叠加。两台投影机发生细微的位移，叠加部分就会产生影像的重叠和颜色过渡的不自然、不连贯。同样，如果投影幕发生了细微的位移，也会产生重影和画面撕裂。金属幕更容易固定，而且显得高档大气。
上面公式适合1024×768分辨率的投影机，如果是采用1280×800分辨率的投影机，则公式变为：
屏幕的最大宽度 =(0.8×投影机数量+0.2)×屏幕的高度×1280÷800
如果是采用1920×1080分辨率的投影机，则公式变为：
屏幕的最大宽度 =(0.8×投影机数量+0.2)×屏幕的高度×1920÷1080
另外，屏幕的增益越小，可视角度就越大;屏幕的增益越大，可视角度就越小。如果从正面看，增益大的投影幕和增益小的投影幕的融合效果没有什么差别。但如果从较大的角度观看，增益大的投影幕的融合带就越明显，画面的整体性就不够强。因此，在边缘融合项目中一般建议选用屏幕增益在1.2以下的产品，这样从不同角度观看画面都会觉得始终整体如一，效果更理想。
在确定完屏幕的材质后，还要确定投影幕的尺寸。在边缘融合系统中最为关键的技术之一就是要做边缘融合处理，相邻投影机的投影画面需要有部分重合，重合部分的宽度应不低于单台投影机投影的宽度的20%，因此，一般可以根据屏幕的宽度、屏幕的高度、投影机数量三者的关系来确机数量+0.2)×屏幕的高度×1024÷768