An implementation of Deep Recursive Residual Network for Super Resolution (DRRN), CVPR 2017

消息： [2020/06/15]可以使用Google Colab进行演示（包括可视化）！ 请查看以了解用户测试的许多结果！ 该存储库包含“用于高分辨率3D人类数字化的多级像素对齐的隐式函数”的pytorch实现。 该代码库提供： 测试代码 可视化代码 Google Colab上的演示 如果您没有运行GPU的环境来运行PIFuHD，我们将提供Google Colab演示。 您还可以上传自己的图像并与可视化一起重建3D几何。 使用以下笔记本尝试我们的Colab演示： 要求 Python 3 在测试 json 皮尔 skimage tqdm cv2 为了可视化 与pybrbree PyOpenGL的 freeglut（为ubuntu用户使用sudo apt-get install freeglut3-dev ） ffmpeg 注意：建议至少使用8GB GPU内存来运行PI

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 超声脉冲压缩系统的新性能指标% by Sevan Harput % 英国利兹大学。 版权所有 2014。 % % 请将此代码用于科学和教育目的，请参考% 到以下出版物： % Sevan Harput、James McLaughlan、David MJ Cowell 和 Steven Freear， %“超声脉冲压缩系统的新性能指标”， % IEEE 国际超声波研讨会，2014 年。 % http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?tp=&arnumber=6931819 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 此函数计算以下性能评估指标% 对数压缩超声图像的选定区域： % -3 dB 主瓣宽度 (

根据MP4真宽度分类整理文件，比如，1920*1080视频分类到，1920文件夹下，1080*720，分类到1080文件夹下。

软件介绍: RDM-2.2.dmg是一款MAC系统下用于修改屏幕分辨率的神器，能够让Mac电脑外接显示器输出更多分辨率，在MacBook外接显示器时，会出现输出分辨率不够问题字体虚的情况，RDM这个软件就可以解决这个问题。

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基于合成孔径激光成像雷达(SAIL)二维数据收集方程和成像算法, 研究了圆形孔径和矩形孔径光学望远镜天线的方位向成像分辨率, 导出了点扩展函数的解析表达式, 分析了理想成像点尺寸及其光学足迹中心偏离、相位二次项匹配滤波失匹、空间采样宽度、采样周期等的影响; 也研究了距离向成像分辨率并分析了非线性啁啾补偿等的影响。对于各种影响因素都给出了数学判据, 特别是发现了矩形孔径的光学望远镜可以产生适合于SAIL扫描方式的矩形光学足趾并消除方位向分辨率不均匀降低, 可以设计最佳的矩形孔径的尺度分别控制光学足趾在方位向及其垂直方向上的尺度, 得到大扫描宽度和高方位向分辨率; 也发现了目标外差延时必须尽量小以克服非线性啁啾和初始光频不稳定性相位误差。

针对已有自适应细分方法中存在的问题，提出了一种新的自适应多分辨率细分曲面的表示方法。该方法结合拓扑细分的特点，运用二维组合映射对半边数据结构进行形式化定义，并引出超映射的概念。在超映射这个通用的理论框架中引出了半边结构在多分辨率上的扩展，并对其在自适应细分方法中的应用进行了讨论。结果表明这种结构具有普适性，支持多种细分方法，允许在网格的任何多分辨率层次上及时有效地导航，并且在自适应细分过程中避免了拓扑裂缝的产生。

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