基于字典的图像超分辨率实现 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/65635155 简介 这段时间在看基于字典的单帧图像超分辨率重建,本篇主要是对这块做个笔记记录. 基本原理 预处理 1.准备好用于字典训练的低分辨率图像LR及与之对应的高分辨率图片HR. 2.将低分辨率图像双线性或者三次方插值到高分辨率图像相同大小,得到MR. 3.将MR图像分成若干个3x3或者5x5之类的小块,小块之间有1x1或者2x2之类的重叠区域,

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa

该论文是一篇来自CMU 的CVPR2013文章,提出了一种基于稀疏编码的轮廓特征,简称HSC(Histogram of Sparse Code),并在目标检测中全面超越了HOG(Histogram of Gradient)本文介绍HSC的思路及其计算过程. 如图3所示,HSC方法种采用了疏编码原理来提取图像特征的方法,即根据学习得到的字典对图像块Patch进行重新编码. 算法主要包括了两部分,分别是字典学习和特征提取. 字典学习. 1. 类似于基于K-Means方法的字典学习,稀疏编码的字典学习

UFLDL深度学习笔记 (七)拓扑稀疏编码与矩阵化 主要思路 前面几篇所讲的都是围绕神经网络展开的,一个标志就是激活函数非线性:在前人的研究中,也存在线性激活函数的稀疏编码,该方法试图直接学习数据的特征集,利用与此特征集相应的基向量,将学习得到的特征集从特征空间转换到样本数据空间,这样可以用特征集重构样本数据. ​ 数据集.特征集.基向量分别表示为\(x.A.s\).构造如下目标代价函数,对估计误差的代价采用二阶范数,对稀疏性因子的惩罚代价采用一阶范数.原文中没有对误差项在数据集上做平均,真实情

一.Sparse Coding稀疏编码 稀疏编码算法是一种无监督学习方法,它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据.稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 ,使得我们能将输入向量 表示为这些基向量的线性组合: 也就是 虽然形如主成分分析技术(PCA)能使我们方便地找到一组“完备”基向量,但是这里我们想要做的是找到一组 “超完备” 基向量来表示输入向量 (也就是说,k > n).超完备基的好处是它们能更有效地找出隐含在输入数据内部的结构与模式.然而,对于超完备基来说,系数 ai 不再由输

经典超分辨率重建论文,基于稀疏表示.下面首先介绍稀疏表示,然后介绍论文的基本思想和算法优化过程,最后使用python进行实验. 稀疏表示 稀疏表示是指,使用过完备字典中少量向量的线性组合来表示某个元素.过完备字典是一个列数大于行数的行满秩矩阵,也就是说,它的列向量有无数种线性组合来表达列向量空间中的任意点.由于它的列数通常远大于行数,可以使用占比很小的列向量来表示特定的向量,我们称这种表示为稀疏表示. 那么如何获得这个字典呢?它在特定的任务下有特定的取值.和炼丹类似,我们先要用大量数据来训练这个

稀疏编码来源于神经科学,计算机科学和机器学习领域一般一开始就从稀疏编码算法讲起,上来就是找基向量(超完备基),但是我觉得其源头也比较有意思,知道根基的情况下,拓展其应用也比较有底气.哲学.神经科学.计算机科学.机器学习科学等领域的砖家.学生都想搞明白人类大脑皮层是如何处理外界信号的,大脑对外界的"印象"到底是什么东东.围绕这个问题,哲学家在那想.神经科学家在那用设备观察.计算机和机器学习科学家则是从数据理论和实验仿真上推倒.仿真.在神经编码和神经计算领域,我所能查到最早关于稀疏编码的文

稀疏编码来源于神经科学,计算机科学和机器学习领域一般一开始就从稀疏编码算法讲起,上来就是找基向量(超完备基),但是我觉得其源头也比较有意思,知道根基的情况下,拓展其应用也比较有底气.哲学.神经科学.计算机科学.机器学习科学等领域的砖家.学生都想搞明白人类大脑皮层是如何处理外界信号的,大脑对外界的“印象”到底是什么东东.围绕这个问题,哲学家在那想.神经科学家在那用设备观察.计算机和机器学习科学家则是从数据理论和实验仿真上推倒.仿真.在神经编码和神经计算领域,我所能查到最早关于稀疏编码的文献是199

转载 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330102v0mr.html Sparse coding: 本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码),因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征.本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding,Sparse Coding: Autoencoder Interpretation,对应的中文教程见稀疏编码,

前言 最近基于huffman编码和最小堆排序算法实现了一个压缩.解压缩的小程序.其源代码已经上传到github上面: Jcompress下载地址 .在本人的github上面有一个叫Utility的repository,该分类下面有一个名为Jcompress的目录便是本文所述的压缩.解压缩小程序的源代码.后续会在Utility下面增加其他一些实用的小程序,比如基于socket的文件断点下载小程序等等.如果你读了此文觉得还不错,不防给笔者的github点个star, 哈哈.在正式介绍Jcompres

在RMQ的其他实现方法中,有一种叫做ST的算法比较常见. [构建] dp[i][j]表示的是从i起连续的2j个数xi,xi+1,xi+2,...xi+2j-1( 区间为[i,i+2j-1] )的最值. 状态转移方程dp[i][j]=max/min(dp[i][j-1], dp[i+2j-1][j-1]) [查询] 对于一个查询区间[x,y],只要找到一个或者多个2的整数倍长度的刚好区间覆盖[x,y] ,取这些区间最值的最值就是答案了. 如何把[x,y]覆盖完整? 一种办法是把区间的长度按照二进制

稀疏编码(sparse coding)和低秩矩阵(low rank)的区别        上两个小结介绍了稀疏编码的生命科学解释,也给出一些稀疏编码模型的原型(比如LASSO),稀疏编码之前的探讨文章就不说了,今天开始进入机器学习领域的稀疏表达.稀疏编码进入机器学习领域后,出现了很多应用,比如计算视觉领域的图像去噪,去模糊,物体检测,目标识别和互联网领域的推荐系统(Collaborative filtering)用到的low rank,其实sparsecoding和low rank有点区别,前者

       为了更进一步的清晰理解大脑皮层对信号编码的工作机制(策略),需要把他们转成数学语言,因为数学语言作为一种严谨的语言,可以利用它推导出期望和要寻找的程式.本节就使用概率推理(bayes views)的方式把稀疏编码扩展到随时间变化的图像上,因为人类或者哺乳动物在日常活动中通过眼睛获取的信号是随时间变化而变化的,对于此类信号仍然有一些稀疏系数和基可以描述他们,同类型的处理方式也有慢特征分析(slow features analysis).废话不多说了,进入正题:        我们把图

为了更进一步的清晰理解大脑皮层对信号编码的工作机制(策略),须要把他们转成数学语言,由于数学语言作为一种严谨的语言,能够利用它推导出期望和要寻找的程式.本节就使用概率推理(bayes views)的方式把稀疏编码扩展到随时间变化的图像上,由于人类或者哺乳动物在日常活动中通过眼睛获取的信号是随时间变化而变化的,对于此类信号仍然有一些稀疏系数和基能够描写叙述他们,同类型的处理方式也有慢特征分析(slow features analysis).废话不多说了,进入正题: 我们把图像流(图像序列)看成时空

使用基于 Token 的身份验证方法,在服务端不需要存储用户的登录记录.大概的流程是这样的: 客户端使用用户名跟密码请求登录 服务端收到请求,去验证用户名与密码 验证成功后,服务端会签发一个 Token,再把这个 Token 发送给客户端 客户端收到 Token 以后可以把它存储起来,比如放在 Cookie 里或者 Local Storage 里 客户端每次向服务端请求资源的时候需要带着服务端签发的 Token 服务端收到请求,然后去验证客户端请求里面带着的 Token,如果验证成功,就向客户端

版本概要: 802.11-2007是目前的基础版本,之前的过时版本不考虑. 2009是较新的版本,就是目前最普及的802.11n.(100Mb/s) 2012就是传说中的802.11ac,工作在5G,速度牛逼哄哄的,但穿透力不咋的. 各种PHY总览: 2007里给出了5种PHY,也就是5种编码与调制方法,每种PHY对应的PHY帧格式都是不同的.也就是说,虽然这个wifi标准对外的接口(MAC)是一样的,但是根据底层采用的不同PHY,底层的从帧格式到编码.调制都是不一样的.5种PHY分别是:直序扩

在CSS中对元素进行水平居中是非常简单的:如果它是一个行内元素,就对它的父元素应用 text-align: center ;如果它是一个块级元素,就对它自身应用 margin: auto.然而如果要对一个元素进行垂直居中,可能光是想想就令人头皮发麻了. 多年以来,垂直居中已经成为了CSS领域的圣杯,它同样也是前端开发圈内广为流传的笑话.原因在于它同时具备以下几条特征: 1)它是极其常见的需求. 2)从理论上来看,它似乎极其简单. 3)在实践中,它往往难如登天,当涉及尺寸不固定的元素时尤其如此.

MYSQL转换编码的解决方法 一.在utf8的mysql下 得到中文‘游客’的gbk下的16进制编码 mysql> SELECT hex(CONVERT( '游客' USING gbk )); -> D3CEBFCD 反推gbk的16进制编码,取回中文 mysql> SELECT CONVERT( unhex('d3cebfcd') USING gbk); -> ’游客' 从gbk的16进制编码直接转成utf8的16进制编码 mysql> SELECT HEX(CONVERT

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法 作者:u010223750 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图  简单解释一下这个图

TLS: transport level security , 安全传输层协议,用于在两个通信应用程序之间提供保密性和数据完整性.该协议由两层组成: TLS 记录协议(TLS Record)和 TLS 握手协议(TLS Handshake). 目前基于TLS的EAP认证方法主要有三种: (1)EAP-TLS 使用TLS握手协议作为认证方法. TLS认证是基于client和server双方互相验证数字证书的,是双向验证方法.首先由server提供自己的证书给client,client验证serve