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2023-06-26 10:56:44
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转载 知识蒸馏---模型压缩
关注公众号"DataPlayer" 重磅机器学习干货，第一时间送达 知识蒸馏（Knowledge Distilling），你或许在吃饭的间隔，在电梯间的片刻，多多少少都听身边的算法狗聊到过这个名词，却因为它晦涩无比，没有深究；那它背后隐藏了什么算法呢~？小喵今天就用简单的描述，带大家一起了解了解它~ 话题1：什么是知识？ 在日常生活中，我们对客观世界的认知，就是一种知识；...
2021-09-25 12:25:44
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原创 《EAA-Net: A Novel Edge Assited Attention Network for Single ImageDehazing》阅读理解
作者：Chao Wang, Hao-Zhen Shen, Fan Fan, Ming-Wen Shao, Chuan-Sheng Yang, Jian-Cheng Luoand Liang-Jian Deng2021Elsevier B.V.论文提出了一个去雾网络EAA-Net，主要包括三个模块：a dehaze branch (DB), an edge branch (EB), and a feature fusion residual block (FFRB).网络结构如下：其...
2021-08-02 11:13:21
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原创 《3D-to-2D Distillation for Indoor Scene Parsing》阅读理解
作者：Zhengzhe Liu，Xiaojuan Qi，Chi-Wing Fu1论文链接：[2104.02243] 3D-to-2D Distillation for Indoor Scene Parsing (arxiv.org)2021CVPR作者提出了一个3D-to-2D distillation framework，用来利用从大型三维数据存储库(如Scannet-v2)中提取的三维特征来增强从RGB图像中提取的2D特征。首先，从预先训练好的3D网络中提取三3D features，以...
2021-07-29 12:04:01
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原创 《Visual Saliency Detection Based on Full Convolution Neural Networks and Center Prior》阅读理解
论文提出了基于FCN 和 center prior 的 VSOD 方法。目的是解决 thechallenge in exploiting the consistency of spatiotemporal information。论文方法包括三个步骤：First，用FCN提取显著性特征。Second，通过weight sharing strategy扩展注意力特征。Finally，通过中心先验center prior来优化显著性结果。some example 如图1所示。网络结构如下：...
2021-07-28 18:58:58
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原创 《Decomposition and Completion Networkfor Salient Object Detection》阅读理解
转载请注明出处。作者：Zhe Wu , Li Su论文链接：Decomposition and Completion Network for Salient Object Detection | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore2021 TIP论文强调，近年来，全卷积网络(FCNs)在显著目标检测方面取得了巨大的进展，现有的先进方法主要集中于如何集成边缘信息。因此，论文提出了一个Decomposition and Completion Ne
2021-07-28 17:30:24
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原创 《Weakly Supervised Video Salient Object Detection》阅读理解
转载请注明出处。作者：Wangbo Zhao，Jing Zhang，Long Li，Nick Barnes，Nian Liu，Junwei Han论文链接：[2104.02391] Weakly Supervised Video Salient Object Detection (arxiv.org)2021 CVPR论文提出了第一个基于重新标记的““fixation guided scribble annotations””的弱监督VSOD模型。具体来说，基于new weak an...
2021-07-27 19:56:44
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原创 《Deep RGB-D Saliency Detection with Depth-Sensitive Attentionand Automatic Multi-Modal Fusion》阅读理解
转载请注明出处。作者：Peng Sun Wenhu Zhang Huanyu Wang Songyuan Li Xi Li论文地址：[2103.11832] Deep RGB-D Saliency Detection with Depth-Sensitive Attention and Automatic Multi-Modal Fusion (arxiv.org)2021CVPR作者提出了一个具有深度敏感注意力和自动多模态融合的深度RGB-D显著性检测网络，主要创新在于提出了a depth
2021-07-26 23:08:46
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原创 《Calibrated RGB-D Salient Object Detection》阅读理解
论文针对RGB-D SOD 设计了a Depth Calibration and Fusion (DCF) framework，主要的创新之处在于提出了一个深度校准(Depth Callibration)模块和一个特征融合(Feature Fusion)模块。论文实验证明了该方法的有效性，以及提出的校准模块可以用于其他方法的深度图的校准。论文的主要框架如下：详细来说，将其中的 Depth Callibration 展开后：1.Depth Calibration在这一模块，主要...
2021-07-26 17:30:52
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转载 Sublime快捷键
选择类Ctrl+D 选中光标所占的文本，继续操作则会选中下一个相同的文本。 Alt+F3选中文本按下快捷键，即可一次性选择全部的相同文本进行同时编辑。举个栗子：快速选中并更改所有相同的变量名、函数名等。 Ctrl+L选中整行，继续操作则继续选择下一行，效果和 Shift+↓ 效果一样。 Ctrl+Shift+L先选中多行，再按下快捷键，会在每行行尾插入光标，即可同时编辑这些行。 Ctrl+Shift+M选择括号内的内容（继续选择父括号）。举个栗子：快速选中删除函数中的代码，重写函数体代码...
2021-06-26 09:50:51
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原创 《Saliency Filters: Contrast Based Filtering for Salient Region Detection》阅读理解
作者：Federico PerazziPhilipp Kr¨ahenb¨uhl2 Yael Pritch1 Alexander Hornung1 1Disney Research Zurich 2Stanford University
2021-06-11 23:50:17
298
原创 《What Makes a Patch Distinct?》阅读理解
作者：Ran Margolin，Ayellet Tal，Lihi Zelnik-Manor论文网址：利用PCA进行显著性检测
2021-06-10 16:36:48
259
原创 《Context-Aware Saliency Detection》阅读理解
作者：Stas Goferman, Lihi Zelnik-Manor, Member, IEEE, and Ayellet Tal
2021-06-09 16:27:07
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原创 EventSR: From Asynchronous Events to Image Reconstruction, Restoration, andSuper-Resolution
EventSR: From Asynchronous Events to Image Reconstruction, Restoration, andSuper-Resolution via End-to-End Adversarial Learning (CVPR 2020)EventSR: 从异步事件到图像重建、恢复和超分辨率 基于端到端的对抗学习摘要：事件摄像机能感知强度变化，比传统摄像机有许多优点。为了充分利用事件摄像机的优势，提出了一些从事件流中重构强度图像的方法。然而，输出仍然是低分辨率（
2020-06-22 23:01:24
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原创 图像超分辨的几种方法
当前看了几种图像超分辨的方法，本篇博客主要介绍 最近邻插值算法、双线性插值算法、双三次插值算法(bicubic interpolation)、SRCNN、TNRD、ESPCN 几种方法。为了方便归纳，这里借鉴一下其他几个博主的相关总结。。1.**最近邻插值算法、双线性插值算法、双三次插值算法(bicubic interpolation)**请参阅博客 https://blog.youkuaiyun.com/nandina179/article/details/853305522.SRCNN方法请参阅博客 htt
2020-06-11 22:22:50
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原创 《ODE-inspired Network Design for Single Image Super-Resolution》（CVPR 2019）
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：————————————————版权声明：本文为优快云博主「sooner高」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/g11d111/article/details/82855946本篇博客为我写的第一篇原创博客，以此开始我的超分辨学习之旅。。（该博客仅为个人对于此篇论文的理解，如有不当之
2020-06-10 23:27:17
1291
转载 Residual Dense Network for Image Super-Resolution
版权声明：本文为优快云博主「Liu Zhian」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声...
2019-12-24 21:22:47
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转载 最佳解决方案：电脑显示已连接上网络，但是打开浏览器显示服务器没有相应
最佳解决方案：电脑显示已连接上网络，但是打开浏览器显示服务器没有相应 置顶 ...
2019-12-01 15:32:40
646
转载 Iterative Soft Thresholding和Iterative Shrinkage/Thresholding的区别
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 ...
2019-08-20 19:54:46
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转载 迭代软阈值(IST)算法解决CS优化目标函数
彻底理解了迭代硬阈值IHT以后，很自然的会想到：如果将软阈值(SoftThresholding)函数与Majorization-Minimization优化框架相结合形成迭代软阈值(Iterative Soft Thresholding，IST)算法（另一种常见简称为ISTA，即IterativeSoftThresholding Algorithm，另外Iterative有...
2019-08-20 19:50:39
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转载 软阈值 （Soft Thresholding）函数解读
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 ...
2019-08-20 19:47:12
1279
转载 迭代硬阈值(IHT)算法解决CS优化目标函数
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 ...
2019-08-20 19:40:17
1496
转载 硬阈值(Hard Thresholding)函数解读
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 ...
2019-08-20 19:32:06
1088
转载 交替方向乘子法（ADMM）的原理和流程的白话总结
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/qauchangqingwei/article/details/82112103 ...
2019-07-28 18:05:33
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转载 压缩感知重构算法之广义正交匹配追踪(gOMP)
压缩感知重构算法之广义正交匹配追踪(gOMP)转载自彬彬有礼的专栏题目：压缩感知重构算法之广义正交匹配追踪(gOMP) 广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广，由文献[1]提出，第1作者本硕为哈工大毕业，发表此论文时在Korea University攻读博士学位。OMP每
2017-10-24 10:50:10
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转载 压缩感知重构算法之稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)
题目：压缩感知重构算法之稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)转载自彬彬有礼的专栏 鉴于前面所述大部分OMP及其前改算法都需要已知信号的稀疏度K，而在实际中这个一般是不知道的，基于此背景，稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive MP)被提出。0、符号说明如下： 压缩观测y=Φx，其中y为观测所得向量M×1，x为原信号N×1（Mx一般不是稀
2017-10-24 10:47:39
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转载 压缩感知重构算法之子空间追踪(SP)
题目：压缩感知重构算法之子空间追踪(SP) 如果掌握了压缩采样匹配追踪(CoSaMP)后，再去学习子空间追踪(Subspace Pursuit)是一件非常简单的事情，因为它们几乎是完全一样的。 SP的提出时间比CoSaMP提出时间略晚，首个论文版本是参考文献[1]，后来更新了两次，最后在IEEE Transactions on Information The
2017-10-24 10:44:56
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转载 压缩感知重构算法之正则化正交匹配追踪（ROMP）
压缩感知重构算法之正则化正交匹配追踪(ROMP)转载自彬彬有礼的专栏题目：压缩感知重构算法之正则化正交匹配追踪(ROMP) 正交匹配追踪算法每次迭代均只选择与残差最相关的一列，自然人们会想：“每次迭代是否可以多选几列呢?”，正则化正交匹配追踪(RegularizedOMP)就是其中一种改进方法。本篇将在上一篇《压缩感知重构算法之
2017-10-24 10:42:19
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转载 压缩感知重构算法之压缩感知匹配追踪（CoSaMp）
压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪(CoSaMP)转载自彬彬有礼的专栏题目：压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪（CoSaMP） 压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法。CoSaMP也是对OMP的一种改进，每次迭代选择多个原子，除了原子的选择标准之外
2017-10-24 10:37:47
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转载 压缩感知重构算法之逐步正交匹配追踪（StOMP）
压缩感知重构算法之分段正交匹配追踪(StOMP)转载自彬彬有礼的的专栏 题目：压缩感知重构算法之分段正交匹配追踪(StOMP) 分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪，它是OMP另一种改进算法，每次迭代可以选择多个原子。此算法的输入参数中没有信号稀疏度K，因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势。0、符号说
2017-10-24 10:31:39
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转载 压缩感知重构算法之正交匹配追踪（OMP）
压缩感知重构算法之正交匹配追踪(OMP)转载自彬彬有礼的的专栏题目：压缩感知重构算法之正交匹配追踪(OMP) 前面经过几篇的基础铺垫，本篇给出正交匹配追踪(OMP)算法的MATLAB函数代码，并且给出单次测试例程代码、测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码、信号稀疏度K与重构成功概率关系曲线绘制例程代码。0、符号说明如下：
2017-10-24 09:17:29
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