GPEG中也存在类似池化的操作

JPEG算法揭秘：图片压缩的奥秘
原创 已于 2022-05-27 14:40:10 修改 · 97 阅读 · 0 ·
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于 2022-01-07 17:26:59 首次发布
本文深入探讨JPEG图像压缩算法的工作原理，揭示其如何利用信号处理理论实现高效率的压缩。通过理解离散余弦变换、量化和熵编码等关键技术，你将了解JPEG为何能实现不可思议的压缩率。
【图像去噪】论文精读：Multi-level Wavelet-CNN for Image Restoration（MWCNN）
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】
08-27 2025
论文题目：Multi-level Wavelet-CNN for Image Restoration —— 用于图像恢复的多级小波CNNCVPR 2018！感受野大小和效率之间的权衡是低级视觉中的关键问题。普通卷积网络 (CNN) 通常以计算成本为代价来扩大感受野。最近，已经采用扩张过滤来解决这个问题。但它受到网格效应的影响，由此产生的感受野只是具有棋盘图案的输入图像的稀疏采样。在本文中，我们提出了一种新颖的多级小波 CNN (MWCNN) 模型，以更好地权衡感受野大小和计算效率。
【图像超分】论文精读：Designing a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution（BSRGAN）
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众所周知，如果假设的退化模型与真实图像中的退化模型偏离，单图像超分辨率 (SISR) 方法表现不佳。尽管考虑了几个退化模型，例如模糊，但它们仍然不够有效，无法覆盖真实图像的不同退化。为了解决这个问题，本文提出设计一个更复杂但实用的退化模型，该模型由随机打乱的模糊、下采样和噪声退化组成。具体地说，模糊由两个各向同性和各向异性高斯核的卷积近似；下采样是从最近的、双线性和双三次插值中随机选择的；噪声是通过添加具有不同噪声水平的高斯噪声来合成的，采用具有不同质量因子的JPEG压缩，并通过反向前向相机图像信号处理(I
深度学习中的池化
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-23 4286
池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。池化层主要是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。
双线性池化_双线性池化（Bilinear Pooling）详解、改进及应用
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最近看了一系列bilinear pooling相关的文章，感觉有些文章写得比较抽象。费了不少功夫总算理顺了这些文章的关系，这里简单写个笔记记录一下~简介bilinear pooling在2015年于《Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition》被提出来用于fine-grained分类后，又引发了一波关注。bilinear pool...
深度学习之Python，OpenCV中的卷积
qq_40985985的博客
11-26 2824
这篇博客将手动实现卷积函数（为了明白卷积是怎么实现计算的），以及opencv自带的卷积函数cv2.filter2D。并进行平滑，拉普拉斯内核，soble_x,y内核感受图像的梯度变化等操作。
卷积后的特征有负数吗?_卷积神经网络CNN(卷积池化、感受野、共享权重和偏置、特征图)...
weixin_39920629的博客
11-28 1760
一、前言在卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)出现之前,神经网络中相邻的所有神经元之间都有连接,这称为全连接(fully-connected),如图1所示图1 全连接(fully-connected)这种全连接方式会带来一个问题,如图2所示,假设输入图像大小为 ,隐藏层一共有 个神经元,如果采用全连接的方式的话,那一共有 条连接,即 个权重,这么...
keras提取模型中的某一层_Tensorflow笔记：高级封装——Keras
weixin_34374684的博客
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前言之前在《Tensorflow笔记：高级封装——tf.Estimator》中介绍了Tensorflow的一种高级封装，本文介绍另一种高级封装Keras。Keras的特点就是两个字——简单，不用花时间和脑子去研究各种细节问题。1. 贯序结构最简单的情况就是贯序模型，就是将网络层一层一层堆叠起来，比如DNN、LeNet等，与之相对的非贯序模型的层和层之间可能存在分叉、合并等复杂结构。下面通过一个Le...
云计算体系结构中soa构建层_企业私有云PaaS平台建设规划-背景，目标和整体方法论...
weixin_35710050的博客
01-02 1381
作者：人月神话，新浪博客同名简介：多年SOA规划建设，私有云PaaS平台架构设计经验，长期从事一线项目实践今天继续分享企业私有云PaaS平台规划建设的背景，目标和整体方法论，也是对我前面分享的私有云PaaS平台建设PPT的一些关键内容的进一步阐述和说明。私有云PaaS平台建设背景结合企业在信息化规划和建设中遇到的实际问题来分析企业私有云PaaS平台建设的背景和原因。假设一个企业已经完成了初步的私有...
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本文综述了深度学习在隐写分析领域的发展与应用，从传统分类方法到深度学习的崛起，详细介绍了卷积神经网络（CNN）在图像和JPEG隐写分析中的关键作用。文章探讨了不同网络架构的特点与性能，分析了它们在计算复杂度和准确率方面的表现，并展望了未来隐写分析中深度学习方法的发展趋势，包括网络优化、图像维度不变性、多模态分析等方向。同时，根据实际需求和场景，提供了选择合适网络的建议。
卷积神经网络一
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