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AAAI 2023 | CF-ViT：由粗到细的两阶段动态推理架构 - 知乎
受上述所观察现象的启发，同时考虑图像之间的空间冗余性与图像内部的空间冗余性，论文提出了一个由粗到细的两阶段动态推理架构 (Coarse-to-Fine Vision Transformer, CF-ViT)。
图像修复之 coarse-to-fine 网络精进总结 - CSDN博客
本文总结了从2016年到2020年的图像修复技术，特别是强调了由粗到细（coarse-to-fine）网络在图像修复中的应用和改进。 Context Encoders引入了adversarial loss提高图像清晰度，后续工作如Globally and Locally Consistent Image Completion采用了两阶段修复策略。
栅格数据基本概念 - SuperMap
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将栅格聚合到更粗的、已存在的网格上--加权贡献像素 r gis raster r-raster - Dev59
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更改栅格分辨率—ArcGIS Pro | 文档 - Esri
可使用一些工具来更改现有栅格的分辨率。如果一个栅格的分辨率比其他栅格的分辨率更高，您可能希望将较高分辨率的栅格重新采样到与较粗糙栅格相同的分辨率，从而使所有栅格数据集具有相同的分辨率。这将加快处理速度并减少数据大小。
影像金字塔 - 百度百科
影像金字塔由原始影像按一定规则生成的由细到粗不同分辨率的影像集。金字塔的底部是图像的高分辨率表示，也就是原始图像，而顶部是低分辨率的近似。最底层的分辨率最高，并且数据量最大，随着层数的增加，其分辨率逐渐降低，数据量也按比例减少。
GIS：矢量数据-栅格数据-切片-瓦片-金字塔的概念 - 搜狐
瓦片地图金字塔模型是一种多分辨率层次模型，在统一的空间参照下，根据用户需要以不同分辨率进行存储与显示，形成分辨率由粗到细、数据量由小到大的金字塔结构。所表示的地理范围不变，金字塔越往底层所表示的地图信息越详细，比例尺越大。
MIMO-UNet | 对单幅图像去模糊中由粗到细方法的再思考 - 知乎
在本文中，我们重新讨论了从粗到细的方案，并提出了一种新的去模糊网络，称为多输入多输出UNet(MIMO-UNet)，它可以处理低计算复杂度的多尺度模糊。所提出的MIMO-UNet是一个基于编码解码器的UNet网络，具有三个不同的特征。
ArcGIS教程：更改栅格分辨率 - CSDN博客
本文详细介绍了如何使用插值和聚合方法调整栅格数据集的分辨率，包括选择适当的重采样工具和聚合方法，以及理解它们在生成分辨率较粗或较细的像元时的区别。
有大佬熟悉多重网格法吗？ - 知乎
如果我们能使用较少的成本（粗网格）计算出一个比较准确的误差分布，再用这个误差来修正细网格（fine grid）上的 x ，那么我们就可以算得更快。上面两段的内容实际上就引出了两项关键技术：一个是如何整平向量；另一个是如何在粗网格上估计出误差。

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