记录 tomcat虚拟主机配置方法

最新推荐文章于 2025-03-01 17:19:51 发布
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本文链接：https://blog.csdn.net/xnn2s/article/details/11472841
版权

修改tomcat安装目录下的conf/server.xml。

找到<Engine> 节点。

修改<Host> 节点。

<Host name="localhost"  appBase="E:\tmp\91\WebRoot"
            unpackWARs="true" autoDeploy="true">
        <Context path="91" docBase="."/>
        
        <!-- SingleSignOn valve, share authentication between web applications
             Documentation at: /docs/config/valve.html -->
        <!--
        <Valve className="org.apache.catalina.authenticator.SingleSignOn" />
        -->

        <!-- Access log processes all example.
             Documentation at: /docs/config/valve.html
             Note: The pattern used is equivalent to using pattern="common" -->
        <Valve className="org.apache.catalina.valves.AccessLogValve" directory="logs"
               prefix="localhost_access_log." suffix=".txt"
               pattern="%h %l %u %t "%r" %s %b" />
</Host>

appBase，jsp文件所在的目录；

Context path： url的名字。

输入：localhost/91， 对应到：

E:\tmp\91\WebRoot

【图像超分】论文精读：Residual Dense Network for Image Super-Resolution（RDN）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-31 6697
一个非常深的卷积神经网络 (CNN) 最近在图像分类 (SR) 方面取得了巨大成功，并提供了分层特征。然而，大多数基于深度 CNN 的 SR 模型没有充分利用原始低分辨率 (LR) 图像中的层次特征，从而实现相对较低的性能。在本文中，我们提出了一种新的残差密集网络(RDN)来解决图像SR中的这个问题。我们充分利用所有卷积层的分层特征。具体来说，我们提出了残差密集块（RDB）通过密集连接的卷积层提取丰富的局部特征。RDB 进一步允许将前一个 RDB 的状态与当前 RDB 的所有层直接连接，从而产生连续的内存
【图像超分】论文复现：Pytorch实现RDN！保姆级复现教程！实现与原论文基本一致的PSNR和SSIM！代码注释详尽！易读易复用！可用于训练自己的数据集！附完整代码和各放大倍数下的最优模型权重文件！
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-29 2877
论文题目：Residual Dense Network for Image Super-Resolution —— 用于图像超分辨率的残差密集网络【图像超分】论文精读：Residual Dense Network for Image Super-Resolution（RDN）请配合上述论文精读文章使用，效果更佳！虽然论文中为了丰富内容用了很多缩写，并且写的很详细。这对于论文复现者来说是很友好的，尤其是网络结构的实现上，非常清晰。
深度学习超分辨率算法（卷积神经网络路线）——RDN (Residual Dense Network)方法
DuHz的博客
01-28 925
在图像超分辨率（Super-Resolution, SR）任务中，深度学习方法基于**卷积神经网络（CNN）**的性能已大幅超越传统插值或字典学习等手工方法。很多经典网络（如 SRCNN、VDSR、EDSR 等）都使用了**残差**思想，以缓解网络深度带来的梯度消失问题。 然而，随着网络不断加深，如何更有效地利用**多层次特征**成为关键。**RDN (Residual Dense Network)** 由 Yulun Zhang 等人在 2018 年提出，它综合了**密集连接（Dense Connect
超分算法RDN：Residual Dense Network for Image Super-Resolution 超分辨率图像重建
qq_45122568的博客
04-11 5312
这篇文章总结分析了ResNet 和DenseNet的优缺点，并将其结合，提出了新的结构ResidualDenseNet。文章中对ResNet 和DenseNet以及MemNet都进行了简单的对比分析。四篇原文都放在下面。 参考文档： RDN：https://arxiv.org/pdf/1802.08797v2.pdf ResNet：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf DenseNet：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf MemNe.
残差连接（Residual Connection）
m0_74052450的博客
03-01 568
1. 缓解梯度消失：深层网络中，梯度反向传播时可能逐渐变小，导致参数更新困难。残差连接提供了捷径，使梯度能够直接回传，缓解了这一问题。残差连接（Residual Connection）是深度学习中一种用于缓解梯度消失和网络退化问题的技术，尤其在深层网络中应用广泛。残差连接通过将输入直接传递到后面的层，使得网络能够学习输入与输出之间的残差（即差异），而不是直接学习输出。残差连接允许网络跳过某些层，保持或提升性能。残差连接在ResNet（残差网络）中首次提出，并广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
超分辨率-RDN
Never let it go.
02-23 8428
一、简介 RDN——Residual Dense Network—— 残差深度网络 RDN是基于深度学习的超分方法之一 二、结构 RDN网络结构分为4个部分： 1、SFENet(Shallow Feature Extraction Net, 浅层特征提取网络) 2、RDBs( Residual Dense Blocks, 残差稠密块) 3、DFF(Dense Feature Fusion, 稠密特...
【图像超分辨】RDN
sinat_36197913的博客
03-17 3185
RDN网络结构实现细节讨论（与其他网络的区别）实验设置实验结果参考博客 RDN——Residual Dense Network—— 残差深度网络。RDN是基于深度学习的超分方法之一，发表于CVPR 2018。 网络结构 RDN网络结构分为4个部分： SFENet(Shallow Feature Extraction Net, 浅层特征提取网络)； RDBs( Residual Dense Bl...
【图像复原】RDN论文详解（Residual Dense Network for Image Restoration）
Arthur_Holmes的博客
12-03 3003
这是CVPR2018的一篇文章，提出了针对图像复原任务的CNN模型RDN(residual dense network)。RDN主要是提出了网络结构RDB(residual dense blocks)，它本质上就是残差网络结构与密集网络结构的结合。1.残差网络（resnet）与密集网络（densenet） 1.残差网络结构残差网络结构：在输入与输出之间引入一个前向反馈的shortcut conn...
超分RDN代码
最新发布
03-10
该存储库包含了完整的训练脚本、预处理工具和测试框架，支持多种配置下的超分任务执行。项目文档清晰地描述了环境搭建指南、数据集准备流程及参数调整建议等内容，有助于研究者快速上手并开展实验工作。 为了便于...
win32超分辩重建RDN实用程序
04-22
《win32超分辨率重建RDN实用程序详解》 在当今的数字图像处理领域，超分辨率重建技术已经成为了提升图像质量的重要手段。本篇将详细探讨"win32超分辨率重建RDN实用程序"，该程序是基于RDN-TensorFlow-master项目中...
图像超分算法小合集二：FSRCNN、DRCN、RDN、EDSR
qq_45122568的博客
04-13 4585
目录FSRCNNDRCNRDN 文章： FSRCNN : Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network DRCN: Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution RDN: Residual Dense Network for Image Super-Resolution FSRCNN FSRCNN : Accelerating the Supe
RDN:我们的CVPR 2018论文“用于图像超分辨率的残留密集网络”的火炬代码（聚焦）
05-11
剩余密集网络可实现图像超分辨率 该存储库适用于以下论文中介绍的RDN ，，， ，和“残余密集网络进行图像超分辨率”，CVPR 2018（聚光灯）， ，，， ，和“剩余密集的网络图像复原”的arXiv 2018， 该代码基于构建，并在带有Titan X / 1080Ti / Xp GPU的Ubuntu 14.04环境（Torch7，CUDA8.0，cuDNN5.1）上进行了测试。 其他实现： 已由 （ ）实现，并已合并到。 恒川的 。 内容 介绍 最近，非常深的卷积神经网络（CNN）在图像超分辨率（SR）方面取得了巨大的成功，并且还提供了分层功能。 但是，大多数基于CNN的深层SR模型都没有充分利用原始低分辨率（LR）图像中的分层特征，从而实现了相对较低的性能。 在本文中，我们提出了一种新颖的残差密集网络（RDN）来解决图像SR中的这一问题。 我们充分利用了所有卷积层的层次
超分预训练网络
09-19
深度好代码！！深度学习经典之作！！超分不得不看的唯一代码！！
AwesomeAI之图像超分（1）——RDN
weixin_38052918的博客
08-14 831
原论文：Residual Dense Network for Image Super-Resolution 数据集 DIV2K DIV2K中共有1000张2K分辨率图像。其中，训练用图像800张，验证用图像100张，测试用图像100张。 如何从HR(High Resolution，高分辨率)得到LR(Low Resolution，低分辨率)图像？训练输入LR的图片使用该2k图片通过下面3种处理得到： BI方式：主要通过Bicubic下采样得到，缩小比例为x2，x3，x4； BD方式：先对原始图片做（7*7
图像超分辨率 之 DRN 论文解读与感想
qq_37614597的博客
02-17 3079
图像超分辨率 之 DRN (Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution)论文解读与感想 DRN是在2020年顶会（CVPR）上发表的一篇想法简单，但是结果非常不错的文章。 先来说一下文章的切入点： 首先，对于图像超分辨率，可以说是一个经典的病态问题（ill-posed problem）。因为一个高分辨率图像可以通过不同的下采样（downscaled）方法获得不同的低分辨率图像，这也就是论文
图像超分辨之RDN（Residual Dense Network）
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  论文： Residual Dense Network for Image Super-Resolution  Github： https://github.com/yulunzhang/RDN https://github.com/hengchuan/RDN-TensorFlow   整体结构：   RDN（Residual Dense Network）主要包含4个模块。...
【论文笔记1_超分辨】（RDN）Residual Dense Network for Image Super-Resolution
HaotianYan的博客
09-15 4019
文章目录Abstract1. Introduction Abstract 深层CNN拥有提取多层次特征的能力，最近在图像超分辨（SR）领域取得了不错的进展。然而，大多数基于CNN的SR模型不能很好地利用这些来自LR的各级特征，导致相对较低的性能。 在本篇文章里，我们提出了一种全新的残差密集网络（Residual Dense Network，RDN）以解决图像SR中的这一问题。 RDN能够充分利用所有卷积层中的各个层次信息。我们提出的残差密集块（Residual Dense Block，RDB）通过将卷积层
Residual Dense Network for Image Super-Resolution 代码详解
Andy的博客
12-05 3922
Residual Dense Network for Image Super-Resolution 以下是 RND论文Tensorflow版本实现的源码解析，我假设你已经了解Python的基本语法，和Tensorflow的基本用法，如果你对它们不是很熟悉，请到它们的官网查阅tutorial。 以下所有代码你都可以在我的仓库找到，chinese_annotation文件夹下是我添加中文注释后...
【论文笔记3_超分辨】（DRN）Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution
HaotianYan的博客
10-14 2644
文章目录Abstract1. Introduction 文章链接：（CVPR 2020）https://arxiv.org/abs/2003.07018 代码链接：https://github.com/guoyongcs/DRN Abstract 深度神经网络通过学习LR到HR的非线性映射，在图像超分辨（SR）方面显示出了良好的性能。然而，现有的SR方法有两个潜在的局限性。 首先，学习从LR图像到HR图像的映射函数是一个典型的病态问题，因为存在着无限多个HR图像可以被下采样到同一个LR图像，存在无数多
训练SRGAN超分模型
08-22
要训练SRGAN超分模型，首先需要准备高分辨率（HR）的原始图像以及与之配对的低分辨率（LR）图像。可以使用SRGAN PyTorch代码来进行训练，该代码会对HR图像进行下采样以生成LR图像，并在此基础上进行训练。在训练过程中，使用SRResNet网络作为生成网络，该网络基于ResNet块结构，具有深度，可以重建出具有丰富细节的图像。 在SRGAN模型中，生成网络使用感知损失进行训练，而不是传统的均方误差（MSE）方法。感知损失使用预训练的VGG网络生成的特征图进行计算，并结合生成网络本身的对抗损失进行训练。同时，判别器网络也需要进行训练。生成网络和判别器网络的结合构成了SRGAN网络。 通过训练SRGAN模型，可以实现重建出具有较高感知质量、即人眼感知舒适的、具有丰富细节的图像。SRResNet网络可以作为独立的SR网络，通过使用MSE作为损失函数，并采用4倍的缩放倍数和16个残差块来实现超分辨率重建。SRGAN模型中的生成网络即是SRResNet网络，其以ResNet块为基本结构，是一个具有深度的SR网络。 总结起来，训练SRGAN超分模型的步骤包括准备HR和LR图像配对数据集，使用SRGAN PyTorch代码进行训练，训练过程中使用感知损失和对抗损失进行优化，同时对生成网络和判别器网络进行训练。通过这样的训练过程，可以实现重建出具有高感知质量和丰富细节的图像。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [超分之一文读懂SRGAN](https://blog.csdn.net/MR_kdcon/article/details/123525914)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [PyTorch 版本 SRGAN训练和测试 | 超分重建探讨汇总【CVPR 2017 ——详尽教程】](https://blog.csdn.net/sinat_28442665/article/details/108119702)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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