OpenIBL 介绍 OpenIBL是基于PyTorch的开源代码库，用于基于图像的本地化（换句话说，就是位置识别）。 它支持多种最新方法，还涵盖了ECCV-2020聚光灯SFRS的正式实施。 我们支持由slurm或pytorch启动的单/多节点多GPU分布式培训和测试。 正式执行： ：用于大规模图像定位的自监督细粒度区域相似性（ECCV'20 Spotlight ） 非官方实施： NetVLAD：用于弱监督位置识别的CNN架构（CVPR'16） SARE：用于大规模图像定位的随机吸引-排斥嵌入（ICCV'19） 常问问题 如何提取单个图像的描述符？ 请参阅。 如何在论文中

图像盲去运动模糊一直是计算机视觉领域的一个经典问题，它的目的是在模糊核未知的情况下恢复清晰图像。考虑到更大的感受野以及多尺度信息对恢复清晰图像中的全局信息以及局部细节信息具有重要作用，因此提出的方法对DeblurGAN方法进行改进，提出一种基于条件生成对抗网络的GR-DeblurGAN（granular residual DeblurGAN）的单图像盲去运动模糊方法，采用细粒度残差模块（granular residual block）作为骨干网络，以此在不增加参数量的情况下，扩大感受野，获得多尺度信息。最后在两个广泛使用的数据集：GoPro数据集以及Kohler数据集上进行算法性能评估，并与代表性算法进行对比。从实验结果可以看出，提出的方法改进效果明显，并且在计算开销上面优于其他算法。

针对LANDSAT-5 TM多光谱图像存在散粒噪声问题,提出一种基于异常探测和光谱归一化处理来检测及去除噪声的算法。视散粒噪声为强光谱异常,基于RX算子探测像元异常,根据异常分布统计特征确定含散粒噪声的像元;再以含散粒噪声的像元为中心,利用邻域内像元各分量上的光谱归一化分值,确定散粒噪声所在波段。利用邻域内具有最相似光谱的像元对应分量替换散粒噪声所在的像元分量。实验表明,该算法能够有效去除TM图像中的散粒噪声。

猿 这是APE模型的实现，用于知识库中的细粒度实体类型化的属性和预测实体嵌入 接触： 如果您对代码和数据有任何疑问，请随时与我们联系。 Hailong Jin, jinhl15@mails.tsinghua.edu.cn

以空间遥感数据为研究对象,研究多粒度标记数据的分类问题。首先,根据地表物的不同物理含义,可以得到一个多粒度的决策表。然后,通过知识约简发现隐藏在多粒度决策表中的if-then分类规则。最后,根据实际的遥感数据给出分类的精度。

本文研究全球及中国市场病毒载体与质粒DNA制造现状及未来发展趋势，侧重分析全球及中国市场的主要企业，同时对比北美、欧洲、中国、日本、东南亚和印度等地区的现状及未来发展趋势。 根据简乐尚博的统计及预测，2021年全球病毒载体与质粒DNA制造市场销售额达到了6.1亿美元，预计2028年将达到20亿美元，年复合增长率（CAGR）为18.0%（2022-2028）。地区层面来看，中国市场在过去几年变化较快，2021年市场规模为XX百万美元，约占全球的XX%，预计2028年将达到XX百万美元，届时全球占比将达到XX%。 全球病毒载体与质粒DNA制造主要厂商有BioReliance、Oxford BioMedica、UniQure和Cobra Biologics等，全球前四大厂商共占有超过45%的市场份额。 目前北美是全球最大的病毒载体与质粒DNA制造市场，占有大约50%的市场份额，之后是亚太和欧洲市场，二者共占有超过40%的份额。 本文重点分析在全球及中国有重要角色的企业，分析这些企业病毒载体与质粒DNA制造产品的市场规模、市场份额、市场定位、产品类型以及发展规划等。

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