超分辨率重建——长尾分布

最新推荐文章于 2024-11-19 15:19:55 发布
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分类专栏： 超分辨率重建
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本文介绍了统计学中的长尾分布概念，它源于幂律和帕累托分布。幂律是一种信息分布遵循的幂函数形式，其特点是存在一个长长的尾部，常见于现实生活的多种现象中，如互联网上的大小网站分布。帕累托分布是另一种体现幂次定律的分布，常被用于解释经济领域的不平等现象，如马太效应。

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最近读到个词叫长尾分布，云里雾里的，后来查了一下，“长尾”实际上是统计学中幂律（Power Laws）和帕累托分布（Pareto distributions）特征的一个口语化表达。

那么问题就变成了什么是幂律和帕累托分布了。

所谓的幂律，及统计得到的信息满足幂函数的形式分布，及y=cx^-r，其图线如下：


这类分布有着长长的尾巴，及长尾分布，长尾分布符合实际生活中的一些情况，所以结合实际情况也有着各种各样的长尾理论，如

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目标检测中的长尾分布问题：Decoupling解决方案
AI 领航者的博客
04-10 1031
目标检测在自动驾驶、安防监控、智能医疗等众多领域有着广泛的应用。然而，现实世界中的数据往往呈现出长尾分布的特征，即少数类别拥有大量的样本，而多数类别只有少量的样本。这种数据不平衡的情况会导致目标检测模型在训练过程中更倾向于学习样本数量多的类别，而对样本数量少的类别学习不足，从而严重影响模型的整体性能。
【占用网络】SurroundOcc：基于环视相机实现3D语义占用预测 ICCV 2023
黎国溥
01-10 1896
本文分享“占用网络”方案中，来自ICCV 2023的SurroundOcc，它基于环视相机实现3D语义占用预测。使用空间交叉注意力将多相机图像信息提升到3D体素特征，即3D体素Query到2D图像中查询融合特征的思想。然后使用3D卷积逐步对体素特征进行上采样，并在多个层次特征图上进行损失监督。同时，SurroundOcc介绍了如何通过多帧点云，构建稠密的3D语义占用栅格数据集，这部分也是挺重要的。清华大学云盘。
长尾分布，重尾分布(Heavy-tailed Distribution)
deye1979的专栏
12-24 2553
Zipf分布： Zipf分布是一种符合长尾的分布： 就是指尾巴很长的分布。那么尾巴很长很厚的分布有什么特殊的呢？有两方面：一方面，这种分布会使得你的采样不准，估值不准，因为尾部占了很大部分。另一方面，尾部的数据少，人们对它的了解就少，那么如果它是有害的，那么它的破坏力就非常大，因为人们对它的预防措施和经验比较少。也要所谓的二八法则。 ...
长尾分布数据
Harry_Jack的博客
11-23 1万+
长尾分布数据1 1. 什么是长尾分布数据 长尾分布数据是一种偏态分布，是指几个类别（亦叫头类）包含大量的样本，而大多数类别（亦叫尾类）只有非常少量的样本。 类似这样的数据集会使得深度学习网络在头部类中表现良好，在尾部类中效率不高，整体的识别精度显著下降。 2. 解决办法 大多数研究者通过不平衡学习策略来解决长尾识别问题，主要分为两类：数据级方法和算法级方法。 数据级方法 数据水平的策略包括尾部类过采样，头部类欠采样，以及其他新的抽样方法。所以解决手段主要着力于如何对数据进行抽样。这种方法存在的问题是，过采
长尾分布数据的理解
wzk4869的博客
03-02 4271
长尾分布数据的理解
长尾分布是如何影响目标检测最终分类的--读EQL Loss有感
weixin_43700493的博客
04-02 3372
长尾分布，目标检测，损失函数
长尾分布原理
shajie的博客
03-13 1586
一个均衡的数据集固然大大简化了对算法鲁棒性的要求，也一定程度上保障了所得模型的可靠性，但随着关注类别的逐渐增加，维持各个类别之间均衡就将带来指数增长的采集成本。 长尾分布数据：就是少数类别有大部分数据，而多数类别只有小部分数据。 直接利用长尾数据来训练的分类和识别系统，往往会对头部数据过拟合，从而在预测时忽略尾部的类别。如何有效的利用不均衡的长尾数据，来训练出均衡的分类器就是我们所关心的问题，从工业需求上来说，该研究也将大大地提升数据采集的速度并显著降低采集成本。 常用的解决方法： ..
【图像去噪】论文精读：Pre-Trained Image Processing Transformer（IPT）
最新发布
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】
11-19 553
论文题目：Pre-Trained Image Processing Transformer —— 预训练图像处理变压器CVPR 2021！随着现代硬件的计算能力急剧增加，在大规模数据集上学习的预训练深度学习模型（例如 BERT、GPT-3）已经显示出它们优于传统方法的有效性。重大进展主要归功于 Transformer 及其变体架构的表征能力。在本文中，我们研究了低级计算机视觉任务（例如去噪、超分辨率和去雨），并开发了一个新的预训练模型，即图像处理转换器（IPT）。
进入AI领域做产品 —— 我的自学之路
07-03 1万+
做产品经理这份工作将涉及大量选择，本质上，是需要“输入→内视→输出”的环节更多，所以为了更好的去进行“输出”，学习“输入”（AI基础认知、产品认知、技术通识）以及“内视”（认知框架）的重要性就不言而喻了。 所以，这份内容是关于一个要进入AI领域的产品经理，所需要积累的“输入”的归纳，以及搭建“内视”框架的过程。（第二份输出也已经完成——《出行服务 + AI —— 一次模拟的创业》)
[论文解读]本文介绍了EVA-02，一种基于Transformer的视觉表示模型，通过掩码图像建模（MIM）预训练来重建强大且稳健的语言对齐视觉特征。
强化学习曾小健
11-16 1158
本文介绍了EVA-02，一种基于Transformer的视觉表示模型，通过掩码图像建模（MIM）预训练来重建强大且稳健的语言对齐视觉特征。
数据分布——长尾分布的处理
c___c18的博客
06-11 6196
长尾分布在分类任务中会提到这个名,这是因为长尾分布这个现象问题会导致在训练过程中会出现出错率高的问题，影响了实验结果。这里要说的是，长尾分布是一种现象，有的地方说是一种理论或定律，我感觉这样说不太确切，因为长尾分布并非是一种普遍现象，不能将所有的数据分布或者现象都强加于长尾分布这个概念上。
【数据科学】数据的长尾分布和数据分布偏差
若北辰
08-15 3004
在某些情况下，由于技术的进步（如互联网的普及），那些在传统市场中不受关注的小众产品或内容，在新的市场环境中变得更为重要，因为它们能够通过低成本的分销渠道（如电子商务）达到更多的受众，从而累积产生可观的影响力。：与正偏差相反，负偏差是指数据的长尾部分位于分布的左侧，左侧的尾部较长。此外，在建模过程中，特别是在机器学习中，如果数据分布存在显著的偏差，可能会影响模型的性能。在传统的商店中，只有畅销的电影或音乐能有足够的销售空间，而在流媒体平台上，即使是冷门电影或音乐也能够找到它们的观众，从而形成长尾分布。
ZIPF分布、PARETO分布和幂律分布
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问道于盲
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看文章的时候看到互联网上有些部分符合zipf分布，挺都没听说过，于是查下。 查了些资料，发现是哈佛的语言学家zipf在研究语料库的时候发现的，所以也叫齐普夫定律，按照单词在语料库中出现的次数排序，则该单词的排序数与其在语料库中出现频数成反比，或者说，二者乘积为一个常数。 其公式为：P(r) = C / r^α 这里 r 表示一个单词的出现频率的排名，P(r)表示排名为r的单词的出
超分辨率概述
Lce的专栏
10-19 8097
超分辨率(Super-Resolution)通过硬件或软件方法提高原有图像的分辨率，通过一幅或者多幅低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建，可以通过人工智能深度学习将低分辨率视频重建成高分辨率视频模糊图像、视频瞬间变高清，为移动端为用户带来极致视频体验。广义的超分辨率 (SR, Super Resolution) 是指一类用于提升图像分辨率的技术。这类技术已经存在了很长一段时间，应用也非常广泛。
【超分辨率】3分钟带你读懂
mjiansun的专栏
07-25 8186
超分辨率技术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，随着深度学习技术的发展，超分辨率技术在电影、医疗影像、游戏等领域的应用，也愈发广泛。在本文中，帝视科技将深入探讨超分辨率的背景及原理，解释超分辨率的配置和训练模型。是影像的一个最小的抽象取样。每个像素通常对应于空间中一个特定的“位置”，并且有一个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。将图像或影片从低分辨率转化为高分辨率，恢复或补足丢失的细节，往往需要用到超分辨率技术。一般是指用有限数值表示的像素组成的数字图像。超分辨率、插值算法、深度学习。..
长尾分布（Long-tailed Distribution）
幼儿园大哥~
06-23 2441
长尾分布是重尾分布的一个子类型，其特点是分布的尾部较长，即存在大量的极端值。这些极端值在分布中的出现概率较低，但它们的存在对整体分布的特性有显著影响。长尾分布是统计学和概率论中的一个重要概念，用于描述一组数据中尾部包含较多极端值的情况。它具有慢衰减、幂律分布等特点，并在经济学、互联网、信息检索和推荐系统等领域得到广泛应用。在互联网时代，长尾分布现象更加普遍，对商业策略、市场分析和产品设计等方面产生了深远影响。
什么是长尾分布
kiong_的博客
03-13 954
就是说把样本按每类的数量从高到低排列，前面少数几类占据了(绝)大多数样本，而后面的很多类占据了少数样本。反正我是写给自己的。
2021-10-14长尾分布，重尾分布(Heavy-tailed Distribution)
weixin_47104688的博客
10-18 1005
这篇文章能看懂： https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6217180.html
揭开“视频超分”黑科技的神秘面纱
音视频开发进阶
10-14 1077
在看电影时，有一幕大家应该都非常熟悉，警察从证据图片中选取一块区域放大，再放大，直到一个很小的目标变得清晰可见，从而发现重要的线索。现实中是不是真的有这样的技术，可以把模糊的小图变得清晰？...
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