Level set / Sub-level set / Super-level set

最新推荐文章于 2024-07-19 14:12:54 发布
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文章标签： 凸优化
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【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等
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】
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本专栏研究领域为【超分辨率重建】，涵盖图像超分、视频超分，实时超分，4K修复等方面。主要内容包括主流算法模型的论文精读、论文复现、毕业设计、涨点手段、调参技巧、论文写作、应用落地等方面。算法模型从SRCNN开始更新至今，一般是一篇论文精读对应一篇论文复现。论文精读详解理论，归化繁为简，归纳核心，积累词句，培养阅读论文和论文写作能力。论文复现依托Pytorch代码，实现完整的模型训练流程，总结调参方法，记录碰到的bug，论文插图可视化，培养读写代码能力、做实验的能力、以及应用落地能力。
水平集（Level Set）的基本方法
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水平集（Level Set）的基本方法 水平集（Level Set）的基本方法-曲线演化的直观解释 映射C(p),p∈[a,b]:R→R2定义了一个平面的曲线，p是参数，对属于区间[a,b]内的每一个p0，我们得到曲线上的一点：C(p0)=[x(p0),y(p0)) 正则曲线：如果 例：单位圆 曲线的切线 弧长参数 如果曲线
水平集（level set）
04-27
李春明2005年关于水平集的文章，及其文章所对应的代码，可运行，希望对大家有帮助
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水平集算法原理介绍
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本篇文章，解释的是水平集算法最基础的原理。 水平集方法的解释 有一个表面S，它与一个平面P相交，得到一个曲线C，这个C就是我们通过水平集得到的轮廓。 在图像分割中，表面S是随着由图像派生得到的势（force）来更新。 本文的思路是： 1提出问题 2提出解决方法 3方法的局限性跟踪界面 首先，我们来想象水从一个小山的山顶往下流的画面。我们的目标是，在水往下流的时候，跟踪水前（wa
level-set 水平集，拆分树，合并树，持续同调
拔剑—浆糊的传说
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Level-set（水平集）方法。这一方法由香港中文大学的Michael Yu Wang提出，认为实体的边界可由更高一维的函数的等高面来描述，在每次迭代时通过求解Jacobi扩散方程确定边界的演化过程。 1. Level-set（水平集）, sub level-set （中文？？）, super level-set （超水平集？？？？） 一个标量方程的某个真值a的逆象f-1(a)称为level ...
Level Set
labixiaoxinliuxinmei的博客
03-06 2048
曲线演化 一条曲线上的每个点根据不同的速度和方向运动最终演变成另外一条曲线。 曲线演化理论的应用 -- -- 通过要分割的图像确定曲线演化的速度和方向 以图像分割为例子，曲线演化的过程就是实现图像分割的过程，假如我们要对一张图像进行分割，首先在图像上绘制一条曲线，然后我们的目标是将原始曲线的演化成可以包住分割目标的曲线。演化的两个关键点就是曲线上每个点的速度和方向。我们希望达到的效果是当这条曲线基本包住目标区域的时候曲线上的点停止运动。要达到这样的效果，曲线上距离目标位置远的点就需要加速运...
使用docker 部署，若依/RuoYi-Vue
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docxtpl/python-docx/openpyxl
星际老男孩
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基于docxtpl的自动化报告生成(基于word模板) 在阅读这篇文章之前，可以去看我以前写过相似的自动化报告生成文章 ps:以前在新浪博客写，然后各种被删贴后换过来这边了 基于python-docx文本生成word文档 (http://blog.sina.com.cn/s/blog_1473990d60102x4fr.html) 基于tushare文本生成word文档(http://blog.......
[个人笔记]HCIP-Routing & Switching-IERS/H12-221
weixin_45235422的博客
09-24 5410
声明“H12-221的内容大部分在HCNA中涵盖了，此处是NA中没有的或不足的内容的补充 组播 单播相对于组播的缺陷： 重复流量过多 消耗设备和带宽资源 难以保障传输质量 广播相对于组播的缺陷： 地域范围限制：需要对象都在一个vlan里面 安全性无法保障 有偿性无法保障 组播的劣势： 大多都是UDP的数据包 尽力而为 会造成报文丢失 会造成报文重复 会造成报文失序 缺少拥塞避免 组播服务模型 ASM/Any-Source Multicast： 任意发送者都可以成为组播源，接收者无法预知组
level-set——图像分割
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level set methods
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斯坦福EE364a凸优化课程第2章作业题解
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Level Set解释
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Level Set方法简介：Level Set方法是由Sethian和Osher于1988年提出，最近十几年得到广泛的推广与应用。简单的说来，Level Set方法把低维的一些计算上升到更高一维，把N维的描述看成是N＋1维的一个水平。举个例子来说，一个二维平面的圆，如x^2+y^2=1可以看成是二元函数f(x,y)=x^2+y^2的1水平，因此，计算这个圆的变化时就可以先求f(x,y)的变化，再求
界面追踪：Level Set 与 VOF对比，还有CLSVOF(complied level set and VOF)对比
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若求出整个网格相分数,如图1(a)来构造界面，会发现体积分数α在空间上是一个阶梯函数，在空间上是不连续的，从而重构出来的相界面，如图1(b)是间断的，两个相邻网格的界面是不连续的，且物理量在通过界面时也是不连续的，这个现象称为寄生流动（parasitic current），目前VOF方法的主要工作就是缓解数值方法造成的寄生流动现象。由图5与图6可以看出：与实验结果对比，LS方法对界面捕捉的效果更好，VOF方法只能模拟出气泡变形的大致趋势，各个时刻气泡的高度都要比实验值的低。
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weixin_33860528的博客
01-09 178
原文地址：http://www.cnblogs.com/tabatabaye/articles/891232.html Level Set方法是由Sethian和Osher于1988年提出，最近十几年得到广泛的推广与应用​。简单的说来，Level Set方法把低维的一些计算上升到更高一维，把N维的描述看成是N＋1维的一个水平。举个例子来说，一个二维平面的圆，如x^2+y^2=1可以看成是二元函数...
level set介绍2（基本原理，基本思想）
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2.2 水平集的定义说到水平集就应该首先明白什么是水平集。水平集的标准定义是[8]：与实数c对应的可微函数 R ." type="#_x0000_t75">的水平集是实点集 {(x1, x2, ...,xn) | f(x1, x2,...,xn) = c} 称可微函数f为水平集函数。也许这个比较难以理解，这里给一个例子：水平集函数 对应于常数c的水平集是一个以(0，0，0)为球心，sqrt(c
图像分割之水平集（Level Set）分割
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几何活动轮廓模型——水平集分割：Active Contours Without Edges 水平集方法         水平集是跟踪轮廓和表面运动的一种数字化方法，它不直接对轮廓进行操作，而是将轮廓设置成一个高维函数的零水平集。这个高维函数叫做水平集函数。然后对该水平集函数进行微分，通过从输出中提取零水平集来得到运...
DeepSeekMoE MLA
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### DeepSeek MoE (Mixture of Experts) Model Architecture The Mixture of Experts (MoE) approach is designed to enhance the efficiency and performance of large language models by dynamically selecting a subset of parameters during inference or training, rather than using all available parameters at once. In this context, each expert represents an independent sub-model that specializes in different aspects of data processing. In the case of **DeepSeek MoE**, the architecture incorporates multiple experts within layers where only some are activated based on input tokens' characteristics[^1]. This selective activation allows for more efficient computation while maintaining high accuracy levels compared to traditional dense architectures. #### Key Components: - **Gating Network**: Determines which set(s) of experts will be used for specific inputs through learned gating mechanisms. - **Expert Layers**: Contain specialized neural networks tailored towards handling particular types of information effectively. - **Router Mechanism**: Efficiently routes token representations from lower-level features into higher-dimensional spaces handled by selected experts without requiring full connectivity between every layer node. ```python import torch.nn as nn class GatedLayer(nn.Module): def __init__(self, num_experts=8, hidden_size=768): super(GatedLayer, self).__init__() # Define gating network self.gate = nn.Linear(hidden_size, num_experts) # Initialize list of experts with identical structure but separate weights self.experts = nn.ModuleList([nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_size, nhead=8) for _ in range(num_experts)]) def forward(self, x): gate_values = self.gate(x).softmax(dim=-1) output = sum(g * e(x) for g, e in zip(gate_values.unbind(-1), self.experts)) return output ``` This code snippet demonstrates how one might implement part of such an architecture using PyTorch's `torch.nn` module. The example includes defining both the gating mechanism responsible for choosing active experts per input batch element along with initializing several instances of transformer encoder layers acting as individual 'experts'.
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