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從“模擬圖像”到“數(shù)字圖像”要經(jīng)過的步驟
中值濾波是對一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的諸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心像素的灰度值的濾波方法,它是一種非線性的平滑法,對脈沖干擾及椒鹽噪聲的抑制效果好,在抑...
有些消息來源使用名稱deconvolution,這是不合適的,因?yàn)樗皇墙饩矸e。為了使事情更糟,確實(shí)存在解卷積,但它們在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域并不常見。實(shí)際的反卷...
2019-04-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 4306 0
語義表征的無監(jiān)督對比學(xué)習(xí):一個(gè)新理論框架
首先,是否存在良好且廣泛適用的表征呢?在計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域,答案是肯定的,因?yàn)樯疃染矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 在大型含多類別標(biāo)簽數(shù)據(jù)集 (如 ImageNe...
2019-04-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像函數(shù) 3133 0
通過將GAN和AR技術(shù)結(jié)合,真的能把素面吃出拉面味!
對于食物到食物的圖像轉(zhuǎn)換,這里用了基于 StarGAN 的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),實(shí)時(shí)運(yùn)行。因此,該系統(tǒng)可以根據(jù)原始食物的變化,動(dòng)態(tài)并且可交互地進(jìn)行操作。此外,因?yàn)槭?..
驚艷的SiamMask:開源快速同時(shí)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤與分割算法
下圖展示了其整天算法流程。左側(cè)上面圖像為框出來的目標(biāo)圖像,左側(cè)下面圖像為要搜索目標(biāo)位置的視頻中的一幀,經(jīng)過卷積網(wǎng)絡(luò),生成Row(response of ...
近日來自印度的研究人員們近日提出了一種基于自編碼模型的字符替換方法,通過字符生成、顏色調(diào)節(jié)和重置完成對圖像中目標(biāo)文字的修改,并且能生成十分自然的圖像,圖...
一個(gè)能同時(shí)完成四個(gè)任務(wù)的的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
顧名思義,“表示”(representation) 就是信息在網(wǎng)絡(luò)中編碼的方式。當(dāng)一個(gè)單詞、一個(gè)句子或一幅圖像 (或其他任何東西) 作為輸入提供給一個(gè)訓(xùn)...
2019-03-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像生成器 3411 0
和之前文章中的兩個(gè)物種(貓和狗)的分類略有不同,這次使用的數(shù)據(jù)集全部是狗,需要把這些狗分到不同的類別中。也就是說,圖片之間特征的區(qū)別的差異要比之前貓和狗...
如果讓AI自行理解人類顏值的意義,我們會(huì)不會(huì)得到更好的效果?
本文沒有使用基于心理學(xué)發(fā)現(xiàn)的低級(jí)面部幾何特征,而是提出了一種關(guān)于面部特征(如眉毛形狀、鼻子大小、頭發(fā)顏色)與面部吸引力之間相關(guān)性的新研究。該研究受到 L...
2019-02-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像人工智能 3491 0
通過Python將故宮的建筑物圖片,轉(zhuǎn)化為手繪圖
把圖像看成二維離散函數(shù),灰度梯度其實(shí)就是這個(gè)二維離散函數(shù)的求導(dǎo),用差分代替微分,求取圖像的灰度梯度。常用的一些灰度梯度模板有:Roberts 梯度、So...
圖像恢復(fù)這個(gè)任務(wù),如何使用深度圖像先驗(yàn)來解決此任務(wù)
深度卷積網(wǎng)絡(luò)因其能夠從大量圖像數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)而獲得成功。 Dmitry Ulyanov的論文“Deep Image Prior”表明,為了解決像圖像恢復(fù)這...
2019-02-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像圖像去噪 5232 0
一種常用的建立在科學(xué)實(shí)驗(yàn)和科學(xué)分析基礎(chǔ)上的圖像增強(qiáng)方法--Retinex
真實(shí)世界是無顏色的,我們所感知的顏色是光與物質(zhì)的相互作用的結(jié)果。我們見到的水是無色的,但是水膜—肥皂膜卻是顯現(xiàn)五彩繽紛,那是薄膜表面光干涉的結(jié)果。
導(dǎo)向?yàn)V波(Guided Filter)的解析與實(shí)現(xiàn)
現(xiàn)在已知的是II和pp,要求的是qq。而如果能求得參數(shù)aa和bb,顯然就能通過II和qq之間的線性關(guān)系來求出II。另一方面,還可以知道pp是qq受到噪聲...
式中,L、R和D分別代表左視圖、右視圖和對應(yīng)的絕對差值圖的亮度值。絕對差值圖并不是嚴(yán)格意義上的視差圖,但是它的計(jì)算方法最為簡單,速度快,它給出的結(jié)果可以作為參考
如何將CycleGAN用于風(fēng)格遷移并探索其在游戲圖形模型中的應(yīng)用
該網(wǎng)絡(luò)能夠理解原始域圖像中的對象,并對目標(biāo)域圖像中相同對象的外觀做相應(yīng)的變換。該網(wǎng)絡(luò)的算法實(shí)現(xiàn)經(jīng)訓(xùn)練后,可以將馬轉(zhuǎn)化為斑馬,將蘋果轉(zhuǎn)化為橙子,將照片轉(zhuǎn)化...
2019-02-11 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 8779 0
如何向工具初學(xué)者介紹分布式版本控制系統(tǒng)Git
我喜歡在頭腦中繪圖。我不寫「思維導(dǎo)圖」,因?yàn)樗鼈兪潜娝苤膱D像形式。而我所說的「圖」是一種大腦中的有框架、結(jié)構(gòu)化或其他形式的圖像表征。例如,我在頭腦中...
2019-01-28 標(biāo)簽:控制系統(tǒng)圖像Git 2511 0
如何理解各層學(xué)到了怎樣的信息?通過可視化工具進(jìn)行探究
這種模式注意相同或相關(guān)的單詞,包括其本身。在下面的例子中,第一次出現(xiàn)的“store”的大部分注意力都是針對自身和第二次出現(xiàn)的“store”。這種模式并不...
2019-01-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像可視化 2614 0
根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)區(qū)域特點(diǎn),如長寬、長寬比等,來判斷該區(qū)域是否滿足要求,如果滿足,則放到rectlist中。然后將該list中的所有點(diǎn)都置黑。轉(zhuǎn)到(1)執(zhí)行。
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域引入了一種新的隱寫術(shù),稱為“訓(xùn)練集偽裝
在研究人員設(shè)想的場景中,名為Eve的第三個(gè)智能體扮演數(shù)據(jù)檢驗(yàn)者的角色,監(jiān)視Alice和Bob之間的通信。當(dāng)Eve對Alice發(fā)送給Bob的內(nèi)容產(chǎn)生懷疑時(shí)...
2019-01-08 標(biāo)簽:圖像機(jī)器學(xué)習(xí)智能體 2832 0
深入探討深度學(xué)習(xí),尤其是非常擅長與理解圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
激活函數(shù)的使用不會(huì)改變我們這個(gè)簡單的紅綠燈模型的結(jié)果(除了閾值需要是0.5而不是0),但激活函數(shù)的非線性對于使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠建模更復(fù)雜的函數(shù)是必不可少的。...
2019-01-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像機(jī)器學(xué)習(xí) 5921 0
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