- 博客(5)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 超分辨率图像重建任务的进展与挑战
贝叶斯深度学习为量化深度学习模型中的各种不确定性因素提供了一个新的理论框架。通过将贝叶斯迭代优化展开到基于DNN的实现中，我们可以实现对基于学习的SR的不确定性进行建模和估计的原则性方法。在应用端，我们可以预见，通过从纳米和光年这两个极端尺度中寻找新的应用，SR技术将在计算成像中产生更大的影响。由于人脑处理的大多数信息都是视觉信息，我们预计SR成像将继续成为人类在生物和物理科学领域探索未知领域的关键技术。n。
2023-11-08 11:31:04
294
1
原创 信息量、熵、交叉熵、KL散度（相对熵）、交叉熵损失函数整理
信息量、熵、交叉熵、KL散度、交叉熵损失函数 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)
2023-09-05 17:20:16
129
原创 传统图像处理算法总结
HOG算法是一个将图片原始信息最终压缩成一个向量的过程，当我们将一张照片通过HOG算法得到此HOG特征描述符后，相当于我们得到了图片的样本数据，就可以拿来用于机器学习中对模型进行训练，然后结合机器学习模型比如SVM来实现路上行人检测等目的。当然HOG虽然存在维度降低，忽略光照等环境因素的影响，但也存在因梯度使得描述子对噪声敏感的问题。所以可以结合SIFT和LBP算法来对图像进行处理。
2023-09-03 16:24:28
3103
原创 NeRFLiX、NeRFLiX++论文笔记
在真实世界场景中，存在潜在的不完美校准信息和场景表示的不精确性，从源图中恢复高质量的细节对于现有的基于NeRF的方法仍然具有挑战性。即使有高质量的训练帧，NeRF模型产生的合成新视图仍然存在显著的渲染伪影，如噪声、模糊等。为了提高基于NeRF的方法的合成质量，该论文通过学习退化驱动的视点间混合器，提出了NeRFLiX。论文设计了一种NeRF风格的退化模型方法，能够有效去除NeRF原生渲染伪影。
2023-07-12 11:12:12
740
1
原创 实时神经辐射场论文（SNeRG、instant-NGP、MERF）
在不牺牲质量的情况下用更小的神经网络实现训练和渲染的加速。Instant NGP也需要去查询目标位置周边体素里的特征向量，但不同的是，为了快速检索和节约内存，Instant NGP用了哈希表来检索，目标位置的周边几个体素位置被送入了哈希函数得到哈希值，这些哈希值表示这些格点对应的特征向量在哈希表里的哪个位置。SNeRF从间接网格中得知采样位置后，按间接网格里储存的指针去找3D纹理地图上的对应位置，得到features和colors，做alphas混合后，经过小的MLP用兔子的速度获得最终的color。
2023-07-03 14:22:02
1798
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人