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RSS订阅原创 【低光图像增强】Learning to See in the Dark
Learning to See in the DarkAbstractIntroductionAbstract低光图像增强面临的问题：可用的数据集少；低光图像的信噪比低；短曝光图像噪声多，长曝光图像会比较模糊，不真实。针对这些问题：提出了一个短曝光低光raw图像数据集，对应长曝光的参考图像；使用这个数据集提出了一个低光图像处理全卷积网络，输入是raw图像，省去了传统的isp流程。Introduction...
2020-11-02 15:05:07
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转载 【Pytorch】torch.clamp()
torch.clamptorch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max]，并返回结果到一个新张量。操作定义如下： | min, if x_i < miny_i = | x_i, if min <= x_i <= max | max, if x_i > max参数：input (Tensor) – 输入张量min (Number) – 限制
2020-10-26 14:17:53
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转载 【Pytorch】图像基本操作
图像基本操作PIL.Image/numpy.ndarray与Tensor的相互转换归一化PIL.Image的缩放裁剪等操作为了方便进行数据的操作，pytorch团队提供了一个torchvision.transforms包，我们可以用transforms进行以下操作：PIL.Image/numpy.ndarray与Tensor的相互转化；归一化；对PIL.Image进行裁剪、缩放等操作。通常，在使用torchvision.transforms，我们通常使用transforms.Compose将t
2020-10-26 11:27:49
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原创 【图像超分辨】Densely Residual Laplacian Super-Resolution
Densely Residual Laplacian Super-ResolutionAbstractIntroductionNetwork ArchitectureCascading Residual on the ResidualDense Residual Laplacian ModuleExperimentsConclusionAbstract超分辨率卷积神经网络最近证明了能对单个图像进行高质量的还原。但是，现有算法通常需要非常深的架构和较长的训练时间。 此外，当前用于超分辨率的卷积神经网络无法
2020-05-20 17:51:41
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原创 【图像超分辨】ABPN
ABPNAbstractMethodBack Projection Blocks for image SRSpatial Attention Blocks (SAB)Refined Back Projection Block (RBPB)ExperimentsConclusionAbstract作者提出了一个Attention based Back Projection Network。MethodBack Projection Blocks for image SR迭代反投影模块是在DBPN中提
2020-05-13 18:08:03
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原创 【图像超分辨】A Matrix-in-matrix Neural Network for Image Super Resolution
A Matrix-in-matrix Neural Network for Image Super ResolutionAbstractIntroductionMatrixed Channel Attention NetworkNetwork StructureMatrix in MatrixMatrixed Channel Attention CellAbstract近年来，深度学习方法通过...
2020-05-07 13:52:39
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转载 【图像超分辨】RDN
RDN网络结构实现细节讨论（与其他网络的区别）实验设置实验结果参考博客RDN——Residual Dense Network—— 残差深度网络。RDN是基于深度学习的超分方法之一，发表于CVPR 2018。网络结构RDN网络结构分为4个部分：SFENet(Shallow Feature Extraction Net, 浅层特征提取网络)；RDBs( Residual Dense Bl...
2020-03-17 20:14:32
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原创 【图像超分辨】SRDenseNet
SRDenseNet网络结构参考博客DenseNet是CVPR2017的best papaer获奖论文。DenseNet在稠密块(dense block)中将每一层的特征都输入给之后的所有层，使所有层的特征都串联(concatenate)起来，而不是像ResNet那样直接相加。这样的结构给整个网络带来了减轻梯度消失问题、加强特征传播、支持特征复用、减少参数数量的优点。一个稠密块的结构如下图所示。...
2020-03-17 19:30:10
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原创 【图像超分辨】DBPN
DBPN网络结构实验设置实验结果参考博客这篇文章是CVPR 2018年的文章，相较同时录用的《Residual Dense Network for Image Super-Resolution》而言，个人觉得本文创意非常不错。文章很好的利用了传统算法 IBP（迭代反投影）,并通过深度网络实现出来的结构。网络结构区别于前几年的三种典型网络：pre-upsample 处理的网络，先将LR进...
2020-03-17 19:20:31
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转载 【图像超分辨】MemNet
MemNet网络结构实验结果参考博客传统CNN基本都是单向传播, 在靠后的层, 接收到的信号十分微弱, 这种单向传播的网络, 比如VDSR/DRCN等, 称为短期记忆网络。而有些网络结构中, 网络中的神经元不仅受到直接前驱的影响, 另外还受到额外指定的前驱神经元的影响, 这种被称为限制的长期记忆网络MemNet引入了一个包含递归单元(recursive unit)和门控单元(gate uni...
2020-03-16 16:36:23
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转载 【图像超分辨】EnhanceNet
EnhanceNet网络结构损失函数训练细节实验结果参考博客ICCV2017年的“EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis”是与SRGAN同期的研究工作，有相似之处，使用perceptual loss提高生成图像的真实性，并使用GAN进行训练，但EnhanceNet更强调纹理统计特性...
2020-03-13 18:32:36
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原创 【图像超分辨】EDSR
EDSR网络结构EDSRMDSR训练方式实验结果总结参考博客韩国首尔大学的研究团队提出用于图像超分辨率任务的新方法，分别是增强深度超分辨率网络 EDSR 和一种新的多尺度深度超分辨率 MDSR，在减小模型大小的同时实现了比当前其他方法更好的性能，分别赢得NTIRE2017超分辨率挑战赛的第一名和第二名。EDSR是一个加强的用于SR的深度残差网络，主要是在SRResnet的基础上进行改造的。V...
2020-03-13 18:12:21
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转载 【图像超分辨】DRRN
DRRN网络结构参考博客这是一篇CVPR2017的关于图像超分辨率的文章，相较于VDSR取得了更好的结果，从结构上看，还是之前的基调，更深的网络结构（52层），同时采取了递归操作，递归模块中存在权重共享，减少了模型的参数，取得了较好的成果。创新点：更深的网络层次，不过深度增加的网络对梯度传播带来困难，此篇论文采取的是VDSR的调整梯度裁剪加DRCN的递归学习；递归学习，其实这不算是...
2020-03-12 19:33:01
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原创 【图像超分辨】LapSRN
LapSRN网络结构损失函数实验结果参考博客传统的超分辨做法有一些共同之处，首先是L2 loss函数，其次，使用特定尺寸的图片输入（VDSR除外），最后，都是输入到结果，无中间的超分辨率结果。论文先指出了传统SR（super resolution）做法中的一些问题：现有方法可以处理各个尺寸的低分辨率图片，利用线性插值 将输入图片转为指定尺寸，这一步骤增加了人为噪声；使用L2 loss函数...
2020-03-12 19:09:00
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转载 【图像超分辨】ESPCN
ESPCN亚像素卷积层(sub-pixel convolutional layer)实验结果参考博客在SRCNN和DRCN中，低分辨率图像都是先通过上采样插值得到与高分辨率图像同样的大小，再作为网络输入，意味着卷积操作在较高的分辨率上进行，相比于在低分辨率的图像上计算卷积，会降低效率。 ESPCN(Real-Time Single Image and Video Super-Resolution...
2020-03-12 17:24:25
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转载 【图像超分辨】FSRCNN
FSRCNNFSRCNN改进之处网络结构实验结果参考博客FSRCNN仍然是由港中文大学的Dong Chao, Tang XiaoOu等人做出来的文章，是SRCNN（将CNN引入超分辨率处理的开山之作）之后的又一力作。该文章发表在CVPR2016上的文章，声称能在CPU上进行实时处理视频超分辨率。FSRCNN改进之处并不是将三次插值后的图像当做输入，而是直接将LR图像丢入到网络中，最后选用...
2020-03-12 17:09:48
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转载 【图像超分辨】DRCN
DRCN网络结构实验结果参考博客SRCNN的层数较少，同时感受野也较小（13x13）。DRCN (Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution, CVPR 2016)提出使用更多的卷积层增加网络感受野（41x41），同时为了避免过多网络参数，该文章提出使用递归神经网络（RNN）。网络结构对于图像复原问题的操...
2020-03-11 18:15:00
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转载 【图像超分辨】SRCNN
SRCNN算法流程训练测试超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即Single Image Super-Resolution (SIS...
2020-03-11 17:54:23
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转载 【cuda编程】cuda编程模型
Cuda编程模型基础知识cuda程序执行流程cuda程序cuda程序的层次结构cuda内置变量基础知识cuda编程模型需要cpu和gpu协同工作；host指代cpu及其内存，device指代gpu及其内存；cuda程序既包含host程序又包含device程序，分别在cpu和gpu上运行；host和device之间还要进行通信以便进行数据拷贝。cuda程序执行流程分配host内存...
2020-02-11 17:52:16
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原创 Recent Advances in Deep Learning for Object Detection
Recent Advances in Deep Learning for Object DetectionAbstractIntroductionProblem SettingsDetection ComponentsDetection SettingsAbstract目标检测是计算机视觉中的基本视觉识别问题，并且在过去的几十年中已得到广泛研究。 视觉目标检测旨在在给定图像中找到具有精确定位的...
2020-02-10 14:50:52
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转载 【Pytorch】Tensor和tensor的区别
Tensor和tensor的区别参考博客在PyTorch中，Tensor和tensor都能用于生成新的张量：>>> a=torch.Tensor([1,2])>>> atensor([1., 2.])>>> a=torch.tensor([1,2])>>> atensor([1, 2])首先，我们需要明确一下...
2019-12-09 09:33:46
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转载 PSNR-峰值信噪比
PSNR-峰值信噪比参考博客PSNR的全称为“Peak Signal-to-Noise Ratio”，直译为中文就是峰值信噪比。是一种衡量图像质量的指标。在很多领域都会需要这个指标，比如在超分辨率重建图像的时候，PSNR就是很重要的指标了。给定一个大小为m×nm×nm×n的干净图像III和噪声图像KKK，均方误差 (MSE) 定义为：然后PSNR(dB)PSNR(dB)PSNR(dB)就定...
2019-12-06 10:58:37
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转载 【Pytorch】tensor.expand()和tensor.expand_as()函数
tensor.expand和tensor.expand_as函数tensor.expend()函数tensor.expand_as()函数参考博客tensor.expend()函数expand()函数括号里面为变形后的size大小，而且原来的tensor和tensor.expand()是不共享内存的。>>> import torch>>> a=torch...
2019-12-06 09:39:26
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原创 【Pytorch】nn.Module一些常用的模块
nn.Module一些常用的模块nn.ReflectionPad2d()nn.Conv2d()参考博客nn.ReflectionPad2d()ReflectionPad2d 是paddingLayer，padding的方式多种，可以是指定一个值，也可以是不规则方式，即给出一个四元组input = torch.randn(64, 3, 220, 220) # input size # 4-...
2019-12-06 09:22:16
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原创 【论文阅读】Landmark Assisted CycleGAN for Cartoon Face Generation
Landmark Assisted CycleGAN for Cartoon Face GenerationAbstractIntroductionOur MethodReview of CycleGANCartoon Face Landmark Assisted CycleGANLandmark Consistency LossLandmark Matched Global Discrimina...
2019-12-04 15:09:55
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转载 【Python】functools partial函数
functools partial函数参考博客首先从一个例子说起：首先我们定义了一个function add ，它接收两个参数a和b，返回a和b的和。然后我们使用partial ，第一个参数是fun ，即传入我们的函数add，然后再传入一个参数 ，这里是 1 ，它返回给我们一个新的function （addOne）。我们发现这个新的function 只需要接受一个参数，然后返回这个参数与1 ...
2019-12-03 20:37:51
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转载 【Pytorch】图像处理 transforms
图像处理--transforms图像处理、转不同格式显示transforms.Compose归一化到[-1.0, 1.0]参考博客图像处理、转不同格式显示import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport cv2import numpy as npfrom PIL import...
2019-12-02 20:51:43
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转载 【Python】any()和all()的用法
any和all的用法any()函数all()函数参考博客any()函数any(x)判断x对象是否为空对象，如果都为空、0、false，则返回false，如果不都为空、0、false，则返回true。>>> any('123')True>>> any([0,1])True>>> any([0,'0',''])True>&g...
2019-12-02 20:44:56
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转载 【Pytorch】squeeze()和unsqueeze()函数
squeeze和unsqueeze函数unsqueeze()函数squeeze()函数参考博客unsqueeze()函数首先初始化一个a，可以看出a的维度为（2，3）。在第二维增加一个维度，使其维度变为（2，1，3）。同样如果需要在倒数第二个维度上增加一个维度，那么使用b.unsqueeze(-2)。squeeze()函数首先得到一个维度为（1，2，3）的tensor。由图中可以看出...
2019-12-02 20:30:58
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转载 【Linux】Shell脚本“syntax error: unexpected end of file”原因及处理
Shell脚本“syntax error: unexpected end of file”原因及处理原因解决建议参考博客原因我的脚本是在window环境下编写的，然后传到linux服务器上的，这时候问题来了，doc下的文本内容格式和unix下的格式有所不同，比如dos文件传输到unix系统时,会在每行的结尾多一个^M结束符。（我的就是这个原因）。解决vim serverDeploy.sh...
2019-12-02 20:22:07
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原创 【Python】Argparse中action的可选参数store_true和store_false
Argparse中action的可选参数store_true和store_falsestore_true 是指带触发action时为真，不触发则为假parser.add_argument('-c', action='store_true')# python test.py -c => c是true（触发）# python test.py =&g...
2019-11-29 17:05:42
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转载 【Python】二维列表如何获取子区域元素的组成
二维列表如何获取子区域元素的组成__getitem__方法lambda方法参考博客用过NumPY的应该都知道，在二维数组中可以方便地使用区域切片功能，如下图：而这个功能在 Python 标准库的 list 中是不支持的，在 list 中只能以一维方式来进行切片操作：__getitem__方法有时候我只想用一下这个功能，但又不想引入 numpy。其实这时候我也是可以在 Python 中实...
2019-11-27 21:03:28
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原创 【OpenCV】OpenCV使用过程中遇到的一些问题
OpenCV使用过程中遇到的一些问题OpenCV Error：(-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1使用Python创建一个新的RGB OpenCV图像OpenCV Error：(-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1error：(-215:Assertion failed) src.type...
2019-11-27 20:55:55
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转载 【OpenCV】数字图像的距离变换算法
数字图像的距离变换算法图像数字化距离距离变换OpenCV代码实现C++Python参考博客图像数字化通过传感器获得的图像是平面坐标(x,y)的连续函数f(x,y)，它的值图像对应位置的亮度。为了能够让计算机来处理，需要对图像进行采样，并且对亮度值进行量化。采样。对连续函数f(x,y)进行采样，就是分别对x轴和y轴，按照固定间隔取值，得到平面坐标上的M×N个点，将其函数值作为元素生成M行N列...
2019-11-27 20:49:05
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原创 【Python】os方法
os方法os.getcwd() 方法os.getcwd() 方法os.getcwd() 方法用于返回当前工作目录。import os, sys# 切换到 "/var/www/html" 目录os.chdir("/var/www/html" )# 打印当前目录print("当前工作目录 : %s" % os.getcwd())...
2019-11-25 17:17:23
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原创 【论文阅读】CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization
CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo CartoonizationAbstractIntroductionRelatedWorkNonphotorealistic rendering (NPR)Stylization with neural networksImage synthesis with GANsNetwork arc...
2019-11-15 17:09:58
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原创 【Python】eval函数和hasattr函数
eval函数和hasattr函数eval() 函数hasattr() 函数eval() 函数eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。>>>x = 7>>> eval( '3 * x' )21>>> eval('pow(2,2)')4>>> eval('2 + 2')4>>&...
2019-11-08 14:48:47
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转载 【Pytorch】Module里的children()与modules()的区别
Module里的children与modules的区别概述以代码为例参考博客概述children()与modules()都是返回网络模型里的组成元素，但是children()返回的是最外层的元素，modules()返回的是所有的元素，包括不同级别的子元素。以代码为例import torchfrom torch import nn# hyper parametersin_dim=1...
2019-10-29 14:10:58
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转载 【Facial landmark detection】Detect eyes, nose, lips, and jaw with dlib, OpenCV, and Python
Detect eyes, nose, lips, and jaw with dlib, OpenCV, and PythonFacial landmark indexes for face regions（面部区域的面部标志索引）Visualizing facial landmarks with OpenCV and Python（使用OpenCV和Python可视化面部标志）完整代码这篇文章...
2019-10-22 17:22:51
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原创 【numpy】numpy中的一些方法
numpy中的一些方法np.random.choice方法np.newaxis方法np.random.choice方法def choice(a, size=None, replace=True, p=None)表示从a中随机选取size个数，左闭右开。replacement代表的意思是抽样之后还放不放回去，如果是False的话，不放回。如果是True的话，放回。p表示每个元素被抽取的概...
2019-10-21 20:23:07
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