2025-09-07 17:49 VincentWei
1. 研究背景与问题 1.1 核心问题 任意尺度超分辨率（ASISR）的局限性 ：现有方法（如LIIF、CiaoSR）在训练覆盖的尺度内（如14）表现良好，但当放大倍数 超出训练范围 （如30100）时，性能急剧下降，产生严重模糊、噪声和伪影（图1, 图2）。 传统级联方法的缺陷 ： 需为每个放大步骤训练独立模型（如444实现64），训练复杂度高。 存储开销大，且新尺度需重新训练， 扩展性差 。 循环使用现有ASISR模型会导致 分布漂移 （distribution drift），累积噪声和模糊（图2）。...
继续阅读 »2025-09-07 17:44 VincentWei
1. 研究背景与问题 核心问题 雨痕对图像质量的影响 ：雨滴、雨纹和雾气会导致图像对比度下降、颜色失真、细节模糊，严重影响遥感、监控、自动驾驶等领域的计算机视觉任务（如目标检测）。 现有方法的局限性 ： 过拟合与过度平滑 ：模型在合成数据上训练后泛化能力差，易去除非雨纹纹理（如垂直背景），导致图像细节丢失。 复杂雨纹建模不足 ：难以处理重叠雨纹、雾气等复杂天气混合场景。 数据集缺陷 ：现有合成数据集多样性不足，缺乏真实世界的雨纹分布。 颜色处理缺陷 ：传统CNN独立处理RGB通道，忽略通道间关联，导致颜色...
继续阅读 »2025-09-07 17:34 VincentWei
1. 研究背景与问题 现有轻量级视觉网络的局限 计算复杂度与性能矛盾 ：CNN和ViT在视觉任务中表现优异，但计算成本高，难以部署于实时应用。 Token混合机制缺陷 ： 自注意力（Self-Attention） ：全局感知导致冗余计算（如对无关背景区域过度关注），且感知与聚合范围相同，扩展上下文时计算量剧增。 卷积（Convolution） ：静态核权重缺乏对动态上下文的适应性，感受野受限，表达能力不足。 核心挑战 ：如何在有限计算预算下，实现高效感知与精准聚合的平衡？ 人类视觉系统的启发 双步机制 ...
继续阅读 »2025-09-06 11:18 VincentWei
这个程序是一个基于强化学习的体能训练权重优化系统，使用 PPO （ Proximal Policy Optimization ）算 法来优化两个关键权重矩阵：课目 - 素质权重矩阵 ( CQ ) 和素质 - 动作权重矩阵 ( QX ) 。下面 我将详细分析其逻 辑结构和算法设计。 一、整体架构 程序采用分层架构，主要包含以下几个核心部分： 1. 数据层 ：定义各种数据结构和模型 2. 算法层 ：实现强化学习算法和神经网络 3. 环境层 ：模拟体能训练环境 4. 接口层 ：提供 FastAPI 服务...
继续阅读 »2025-09-02 13:55 hxy
安装依赖软件包 apt update apt install -y git bc bison flex make apt install -y libncurses5-dev libssl-dev libelf-dev apt install dwarves apt install libdw-dev 查看系统内核，下载版本号一致的内核和布丁 uname -a 下载内核（下载.tar.gz 格式） https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/kernel/v6.x/ 下载实时核补...
继续阅读 »
