Parametric Max-Flow Method and Total Variation

最新推荐文章于 2020-12-09 10:09:04 发布
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本文分享了一个链接，指向一个关于ParaMaxFlow的页面。ParaMaxFlow是一种并行最大流算法，用于解决图论中的最大流问题，该算法在大规模网络中具有较高的性能。
KinectFusion: Real-Time Dense Surface Mapping and Tracking
成长之路，不畏荆棘
08-12 1625
Kinect-Fusion论文中英文对照，存在很多不妥之处，敬请谅解
（十一：2020.08.28）CVPR 2017 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 4125
CVPR 2017 追踪之论文纲要（修正于2020.08.28）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 下面皆为机器翻译以方便我第一次筛选，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录
matlab两平面相交代码-parametric-maxflow:找出双参数最大流问题的所有解
06-08
matlab两平面相交代码MATLAB/C++ 代码，用于寻找双参数最大流问题的解图 [1]。 随机 25 个变量问题的解法图。 每个区域对应一个解决方案，并被赋予随机颜色。 问题描述 给定一个二元变量向量x和两个连续参数λ和μ定义目标函数 其中a 、 b 、 c和d是限制为整数的问题特定参数， N是某个邻域，例如 。 对于任何固定的 λ 和 μ 值，都可以通过 max-flow/min-cut 有效地找到最佳解决方案。 解图给出了对任意选择的 λ 和 μ 最小化f的解x 。 更详细的描述在 [4] 中给出。 代码 该算法的工作原理是一遍又一遍地相交切平面。 这会产生数值问题，为了解决这个问题，使用 CGAL 库 [2] 使用精确算术来执行交集。 每个最大流问题都使用 [3] 解决。 CGAL 中的切平面相交相当慢，这使得该代码难以处理大问题。 安装 该代码使用计算几何算法库 (CGAL)，安装说明可在 . Linux 对于基于 Debian 的发行版，有一个 CGAL 包：libcgal-dev。 视窗 按照说明进入Parametric.m并更改 boost_root = 'C:\d
各种梯度算法总结 + Total Variation
qq_35352571的博客
12-01 4300
本来想看MRI加速重建最新方向的文章，结果看到一篇加MRI速算法类的。发现里面很多被对比的经典梯度算法。顺便翻了翻高级工程数学，记录下。 一切方法皆源于梯度方法。 ** 一阶导数法： ** 梯度方法 最速梯度方法（与梯度发的差别：最速即每次迭代的时候，步长也要一维线性求解，最优步长） ** 二阶导数法： ** 牛顿法** 修正过的牛顿法 下述方法修方向上的步长，解决牛顿法收敛震荡的问题。但是，不能解决F矩阵计算量大，和F可能不正定的问题。 修正搜索步长，解决局部震荡 修正F不正定的情况，仍然是牛顿法
图像分割之（四）Grab Cut代码解说
dxx0909的博客
03-22 1252
http://www.cvvision.cn/5534.htmlGrab cut算法是 2004年才有的算法，自从这个算法出来，在交互是图像分割领域影响极其深刻，目前文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》的引用率真不是一般的高，于是图论分割的算法就有很多新算法出现了，还有什么Normar...
total variation
Sun7_She的专栏
03-21 7263
总变差有点像衡量一个函数变化程度的函数 用在图像上，total variation loss可以使图像变得平滑 维基百科的解释如下，我只看懂了下边这张图的部分，其他公式。。嗯。。意会吧，嘿嘿
最小割与最大流（mincut & maxflow）
PeaceInMind的博客
11-30 9995
这里先介绍mincut和maxflow,为介绍Grabcut打下基础。Grabcut可以用在图像分割和文字二值化中。 1首先介绍Mincut问题。这部分内容主要翻译自[1],可以看原版理解的更深.由于个人没有看过中文教材，因此可能一些专业术语翻译的不太对，敬请见谅。一个有向图，并有一个源顶点（source vertex）和目标顶点（target vertex）.边的权值为正,又称之为容量（capa...
Image Processing and Analysis_8_Edge Detection：Edge and line oriented contour detection State of the...
Alliswell_WP
09-28 2348
此主要讨论图像处理与分析。虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来，但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系，以 及它们的出处，没有把它们纳入到图像处理与分析中来。同样，这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去。这都不重要，只要知道有这么个方法，能为自己 所用，或者从中得到灵感，这就够了。 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务。...
【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems
Testing的博客
10-02 1万+
Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
zincrain的博客
12-09 2万+
A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
Matlab Code = 全变分图像去噪方法(Total Variation-based Image Denoising)
Medical Image Processing and Analysis
04-05 8018
Reference [1] L. Rudin, S. Osher, E. Fatemi, 'Nonlinear Total Variation based noise removal algorithm', Physica D 60 259-268, 1992. Related Website [2] Total Variation Denoising : http://visl
无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning
热门推荐
Rachel Zhang的专栏
07-31 8万+
无监督学习近年来很热，先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题，通过机器进行无监督学习feature得到的结果，其accuracy大多明显优于其他方法进行training。本文将主要针对Andrew的unsupervised learning，结合他的视频：unsupervised feature learning by Andrew N
总变分(Total Variation)最小化方法（也称 TV minimization）
龙雪的博客
03-13 1万+
Rudin等人(Rudin1990)观察到，受噪声污染的图像的总变分比无噪图像的总变分明显的大。总变分定义为梯度幅值的积分： 其中；Du是图像的支持域。限制总变分就会限制噪声。 ...
[解读] Unsupervised Feature Learning via Non-Parametric Instance Discrimination
天在那边
04-25 2181
Unsupervised Feature Learning via Non-Parametric Instance Discrimination 链接: https://arxiv.org/abs/1805.01978v1 解释链接: https://blog.youkuaiyun.com/qq_16936725/article/details/51147767 本文提出了一种视觉特征的无监督学习算法, ...
EI复现基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究（Matlab代码实现）
12-20
【EI复现】基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）的风电-水电（含抽水蓄能）联合优化调度展开研究，旨在通过Matlab代码实现该优化模型的复现。研究重点在于利用粒子群算法求解多能源系统中的调度问题，综合考虑风电的不确定性与水电（尤其是抽水蓄能电站）的调节能力，构建联合调度模型，以实现电力系统运行的经济性、低碳性与稳定性目标。文中详细阐述了模型构建思路、算法实现流程及关键参数设置，并通过仿真验证了方法的有效性与可行性，属于EI级别论文的复现工作。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握粒子群算法在电力系统优化调度中的具体应用方法；②理解风电-水电联合调度的建模思路与实现过程；③复现并改进已有EI论文中的优化模型，用于学术研究或实际工程参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码同步学习，重点关注目标函数设计、约束条件处理及算法参数调优部分，同时可尝试将该方法迁移至其他多能源协同优化场景中进行拓展研究。
研究锂离子电池模型中的最佳性能和效率：对电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量和电量状态(SOC)的全面研究（Simulink仿真实现）
最新发布
12-20
研究锂离子电池模型中的最佳性能和效率：对电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量和电量状态(SOC)的全面研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文通过Simulink仿真实现，对锂离子电池模型的性能与效率进行了全面研究，重点分析了电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量及电量状态(SOC)等因素对电池系统的影响。研究涵盖了电池建模、参数设置、工况仿真与性能评估，旨在揭示不同条件下电池的工作特性与效率表现，优化电池使用策略。通过系统级仿真，为电池管理系统设计、电动汽车及储能系统应用提供理论支持和技术参考。; 适合人群：具备一定电力电子、电池管理系统或新能源领域基础知识的科研人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①用于锂离子电池系统的设计与性能优化；②支持电动汽车、可再生能源储能等应用场景下的电池管理策略研究；③为电池仿真建模、SOC估算、效率分析等课题提供仿真基础与数据支撑； 阅读建议：建议结合Simulink模型同步操作，深入理解各参数设置对仿真结果的影响，重点关注不同C-rate和负载条件下的SOC变化趋势与能量效率差异，并可进一步扩展至老化模型与热效应分析。
【遥感与地理信息】基于Google Earth Engine的LULC分类地图生成与面积统计：动态世界模型2024年土地覆盖分析应用
12-20
内容概要：本文介绍了一段基于Google Earth Engine（GEE）平台的代码，用于实现任意区域的土地利用/土地覆盖（LULC）分类制图与面积统计。代码首先加载指定区域（AOI），然后获取2024年Dynamic World数据集的影像分类结果，计算每个像素全年最频繁出现的地物类别（众数），并裁剪得到研究区内的LULC分布图。通过可视化调色板对不同地类进行色彩渲染，并叠加显示在地图上。同时，代码还计算各类别的实际面积（单位：公顷），生成按地类分组的统计结果，并支持将面积统计数据导出为CSV文件，以及将分类图像导出为GeoTIFF格式。; 适合人群：地理信息系统（GIS）、遥感相关领域的研究人员、学生及技术人员，具备基本JavaScript或GEE编程经验者更佳；; 使用场景及目标：①实现快速的土地利用分类制图；②定量统计不同地类的面积分布；③支持环境监测、城市规划、农业管理等应用领域的空间数据分析；④学习GEE平台中影像处理、区域统计与结果导出的操作流程； 阅读建议：此资源以实际代码为基础，注释清晰且功能完整，建议结合Google Earth Engine平台动手运行并调整参数，深入理解影像集合处理、像素级运算、reduceRegion统计方法及数据导出机制。
自定义颜色渐变的仪表盘
12-20
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/6457e8564613 仪表盘、仿芝麻信用（新旧两版）、炫酷汽车速度仪表 该项目用于相互交流学习自定义仪表盘控件。 由于仪表盘控件可变属性太多，抽成一个未必能满足广阔的需求，因此实现了不同的，若有适合项目可直接在其基础上改动。 前期模仿了一些比较常见的样式，将来若有新样式会逐渐加入。 sample.apk Screenshot style1 style2 style3 style4 欢迎 or License
（26页PPT）数字孪生智慧水务解决方案.pptx
12-20
（26页PPT）数字孪生智慧水务解决方案.pptx
Matlab实现的Parametric t-SNE参数源代码分析
资源摘要信息:"Matlab的egde源代码-Parametric-t-SNE:由Laurens Van Der Maaten通过Octave和oct2py运行参数" 知识点详细说明: 1. t-SNE算法概述 t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于...
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