为研究各种重采样方法的不同特点,采用比较分析法,在充分分析最邻近内插法、双线性内插法和三次卷积法数学原理的基础上,对3种方法的实现效果以及程序耗时进行了分析.结果表明:采用最合适的影像重采样算法进行几何校正、核线影像构建等操作可以合理平衡影像灰度失真带来的误差和程序耗时之间的关系,从而得到最佳的处理结果.最终通过对实验结果的对比分析,得出了3种方法的优缺点和适用范围,为测绘工作提供相应的参考.

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1内容中主要包含了简单非类编写的PSO算法，两个有点区别的并行PSO算法，第一种并行会使用计算机允许的线程，第二种并行可以控制使用线程的数量，具体可通过任务管理器查看区别； 2可以直接运行对比算法的并行计算效果； 3测试的时候也可以打开自己电脑的任务管理器查看并行进程； 4因为测试函数简单，所以并行效果不容易看出来，因此加了sleep(2)函数验证并行结果，如果是复杂的耗时的函数，效果会更加明显。

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对比对象蒙版提案的无监督语义分割 此回购包含我们论文的Pytorch实现： ， ， 和 。 :trophy: SOTA用于无监督的语义分割。 有关更多信息，请查看基准的网站。 内容 介绍 在没有监督的情况下，能够学习图像的密集语义表示是计算机视觉中的重要问题。 然而，尽管它具有重要意义，但这个问题仍未得到很好的探索，只有少数例外考虑了在具有狭窄视觉域的小规模数据集上的无监督语义分割。 我们首次尝试解决传统上用于监督案例的数据集（例如PASCAL VOC）上的问题。 为了实现这一点，我们引入了一种新颖的两步框架，该框架在对比优化目标中采用预定的先验知识来学习像素嵌入。 此外，我们讨论了具有包含有关对象或其部分信息的先验的重要性，并讨论了以无监督方式获得此类先验的几种可能性。 特别是，我们在将像素组合在一起之前采用中级视觉效果，并对比所获得的对象蒙版Kong眼。 因此，我们将方法命名为MaskCon