1．摘要 近年来,深度卷积神经网络(CNN)方法在单幅图像超分辨率(SISR)领域取得了非常大的进展.然而现有基于 CNN 的 SISR 方法主要假设低分辨率(LR)图像由高分辨率(HR)图像经过双三次 (bicubic) 降采样得到,因此当真实图像的退化过程不遵循该假设时,其超分辨结果会非常差.此外,现有的方法不能扩展到用单一模型解决多种不同的图像退化类型.为此,提出了一种维度拉伸策略使得单个卷积超分辨率网络能够将 SISR 退化过程的两个关键因素(即模糊核和噪声水平)作为网络输入.归因于此,

深度学习与传统方法结合的超分辨率:Kai Zhang 1. (CVPR, 2019) Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary https://github.com/cszn/DPSR 2. (CVPR, 2017) Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration https://github.com/cszn/IRCNN 论文 Learning Deep CNN Denois

最近在工作之余学习NLP相关的知识,对word2vec的原理进行了研究.在本篇文章中,尝试使用TensorFlow自行构建.训练出一个word2vec模型,以强化学习效果,加深理解. 一.背景知识: 在深度学习实践中,传统的词汇表达方式是使用one-hot向量,其中,向量的维度等于词汇量的大小.这会导致在语料较为丰富,词汇量较大的时候,向量的维度过长,进而产生一个相当大的稀疏矩阵,占用不少内存开销,降低机器运行速度.而word2vec则为这个问题提供了一种解决方案. word2vec是一个用来产

转载自:http://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78825493 对于现在的最好的检测系统来说,yolo_v1 的问题主要出现在两方面,也就是: (1)yolo_v1存在大量的定位错误: (2)yolo_v1 的 召回率(recall) 比较低. ***科普时间***: 准确率(accuracy) :预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 精确率(precision):这个概念是针对预测结果而言的,表示的是预测结果

目录 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 1. TensorFlow高层封装总览 2. Keras介绍 2.1 Keras基本用法 2.2 Keras高级用法 3. Estimator介绍 3.1 Estimator基本用法 3.2 Estimator自定义模型 3.3 使用数据集(Dataset)作为Estimator输入 4. 总结 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

SRMD的内容上篇,已经介绍,本文主要介绍SRMD的升级版,解决SRMD的诸多问题, 并进行模拟实验. 进行双三次差值(bicubic)===>对应matlab imresize() %% read images im = {}; scale_factor = ; im_ = dir('E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\*.jpg'); path = ['E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\',im_(

引言 本篇介绍tensor的维度变化. 维度变化改变的是数据的理解方式! view/reshape:大小不变的条件下,转变shape squeeze/unsqueeze:减少/增加维度 transpose/t/permute:转置,单次/多次交换 expand/repeat:维度扩展 view reshape 在pytorch0.3的时候,默认是view .为了与numpy一致0.4以后增加了reshape. 损失维度信息,如果不额外存储/记忆的话,恢复时会出现问题. 执行view/reshap

CVPR2019的文章,解决SRMD的诸多问题, 并进行模拟实验. 进行双三次差值(bicubic)===>对应matlab imresize() %% read images im = {}; scale_factor = 6; im_ = dir('E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\*.jpg'); path = ['E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\',im_(1).name]; im{1} =

​ 论文:Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代码:https://github.com/naver-ai/pit 获取:在CV技术指南后台回复"0006" 点个关注,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 前言: 由于基于transformers的架构在计算机视觉建模方面具有创新性,因此对有效架构的设计约定的研究还较少.从 CNN 的成功设计原则出发,我们研究了空间维度转换的作用及其对基于tran

这篇文章总结的是我在使用resizable插件的过程中,遇到的问题及变通应用的奇思妙想. 一.resizable使用注意事项 以下是我在jsfiddle上写的测试demo:http://jsfiddle.net/pLuymmp1 <div class="J_outer outer"> <div class="J_inner inner"></div> </div> html .outer{width:100px;bor

最近公司要求的上线项目有这么一个需求,要写一个请假申请的页面,里面必须有请假开始时间,结束时间,还有一个请假原因. 于是想到时间选择嘛,官方不是有个DatePicker吗?额,是不是要DatePicker哦,sorry,楼主有点英文犯愁,于是去看一看安卓原生态的时间选择器,感觉还行,基本的功能都有呈现,就将就着用呗. 没事去串了串负责开发IOS端的同事的UI,我去,这么高大上,简直就是高富帅和白富美用的嘛,再看看我的,什么玩意儿,丑的有模有样,真是有点儿意思. 如果让同样的功能,给我们安卓端一个

- (UIImage *)stretchableImageWithLeftCapWidth:(NSInteger)leftCapWidth topCapHeight:(NSInteger)topCapHeight 这个UIImage类 实例方法的作用是 图片实例 被拉伸时 1. 横向拉伸时 从左边数第 leftCapWidth 个像素 无限拉伸 其他像素正常显示. 2. 纵向拉伸时 从上数第   topCapHeight 个像素 无限拉伸 其他像素正常显示.

纵观移动市场,一款移动app,要想长期在移动市场立足,最起码要包含以下几个要素:实用的功能.极强的用户体验.华丽简洁的外观.华丽外观的背后,少不了美工的辛苦设计,但如果开发人员不懂得怎么合理展示这些设计好的图片,将会糟蹋了这些设计,功亏一篑. 比如下面张图片,本来是设计来做按钮背景的: button.png,尺寸为:24x60 现在我们把它用作为按钮背景,按钮尺寸是150x50: 1-(void)viewDidLoad 2{ 3[superviewDidLoad]; 4//得到view的尺寸 5

原理是拉伸里面的内容,将边保护起来 方法1: ①[image resizableImageWithCapInsets:UIEdgeInsetsMake(, , , )]; ②[image resizableImageWithCapInsets:UIEdgeInsetsMake(, , , ) resizingMode:UIImageResizingModeStretch]; typedef NS_ENUM(NSInteger, UIImageResizingMode) { UIImageResi

前言 原文地址 曾几何时,项目中有碰到视频比例拉伸的需求,但是发现这个看似再普通不过的一个需求,找遍全网至今都没有找到解决方法.因为强制给video标签设置width和height的话只会将video的显示区域拉伸,但是里面的视频还是保持原始比例,怎么调都没用: 因为当我横向拉伸时: 当我纵向拉伸时: 2016-09-21 11:15:40 更新: 感谢 @RileyRen 提醒,原来还有object-fit这一属性,把它设置为fill就满足需求了,泪奔~,这篇文章就当看个笑话吧,哎,不过可以看

最近在苦于思考kmeans算法的MPI并行化,花了两天的时间把该算法看懂和实现了串行版. 聚类问题就是给定一个元素集合V,其中每个元素具有d个可观察属性,使用某种算法将V划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高. 下面是google到该算法的一个流程图,表意清楚: 1.随机选取数据集中的k个数据点作为初始的聚类中心: 2.分别计算每个数据点到每个中心的距离,选取距离最短的中心点作为其聚类中心: 3.利用目前得到的聚类重新计算中心点: 4.重复步骤2

这是我真正意义上地用react实现一些东西.这次分享的是一个很简单的小组件,效果图先放上来: 前端样式用的是一套框架.功能很简单,就是根据选择的维度,在成员里选择对应这个维度的选项. 首先初始化一些数据,这里我们要关注的就是newMeasureText,这是维度的value:newMeasureMember,这是维度的text.headerMsg是一个数组,作用是用来存放选择的维度和成员,所以肯定是一个二维数组.newLists是一个数组,作用是用来存放对应多维度的index的option选项(

SSAS事实表中的数据,有时候会因为一对多或多对多关系发生复制变成多份,如下图所示: 图1 我们可以从上面图片中看到,在这个例子中,有三个事实表Fact_People_Money(此表用字段Money记录了每个人的薪水,比如上图中就记录了PeopleID为1的人的薪水为1000), Fact_PeopleVehicle(此表为人车关系表,记录了人和车之间的多对多关系,比如上图中就记录了PeopleID为1的张三拥有三辆车,分别为宝马.大众和奔驰), Fact_Vehicle_Color(此表为车

第一步:dll引用 Microsoft.DirectX.dll Microsoft.DirectX.AudioVideoPlayback.dll 如果没有的话,可能需要安装微软的DRECTX JDK directx支持的视频文件格式: (*.avi; *.mov; *.mpg; *.mpeg; *.ts; *.wmv; *.vob; *.dat; *.rm; *.rmvb; *.flv)|*.avi; *.mov; *.mpg; *.mpeg; *.ts; *.wmv; *.vob; *.dat