1.压缩感知引言 压缩感知（compressed sensing），又名压缩采样，利用原始场景自身的或变换到某个域后的稀疏性，采用更少的测量次数，获取足够的能重建原始场景的信息。 比如场景生成的图片有200万个像素，每个像素用8位比特表示，需要2MB的存储空间，但去除冗余后的有效像素只有10万个。那么我们找出这10万个有效像素，就能够较好的重建出原始图像
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2023-08-02 21:37:00
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前沿 图像压缩是指：减少给定信息量所需数据量的处理。包含不相关或者重复信息的表示为冗余数据。 二维灰度主要受下面三种主要类型的数据冗余影响： ①编码冗余：编码用于表示信息实体或者事件集合的符号系统。每个信息或者事件赋予一个编码序列，称之为码字。每个码字中符号数量就是码字的长度。在多数的二维灰度图像中，用于表示灰度的8比特编码所包含的比特数要比表示该灰度所需要的比特数多。 ②空间和时间冗
目录JPEG压缩算法解密步骤一：图像分割步骤二：颜色空间转换RGB->YCbCr步骤三：离散余弦变换步骤四：数据量化步骤五：哈弗曼编码JPEG压缩算法解密 图片压缩有多重要，可能很多人可能并没有一个直观上的认识，举个例子，一张800X800大小的普通图片，如果未经压缩，大概在1.7MB左右，这个体积如果存放文本文件的话足够保存一部9
文章目录前言一、环境搭建二、代码拉取三、数据集准备四、模型准备五、开始压缩六、结果对比1、体积对比：2、推理速度（3080Ti下未开trt）七、错误解决总结 前言当我们利用深度学习训练出我们的模型之后，下一步会做什么呢？无疑是去测试我们的模型，精度达到标准既可发布上线，那发布之后我们会发现的问题是->推理时间慢，那我们该怎么做呢？以下几个思路可供借鉴，这里以yolov5为例：更改网络为轻量
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2023-11-30 23:13:23
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主要介绍模型压缩的必要性，以及常用的模型压缩方法：张量分解，模型剪枝，模型量化。
一、背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型
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2023-09-18 08:23:15
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# 深度学习图像压缩入门指南
在本篇文章中，我们将为刚入行的小白图像处理新手提供详细指导，帮助你实现基于深度学习的图像压缩。我们将通过一系列步骤介绍整个过程，并提供相关代码示例，以便你理解。
## 处理流程
我们将使用以下表格清晰列出整个流程步骤：
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
|------|----------
原创
2024-10-08 05:49:46
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## 深度学习训练集
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经网络模型来模拟人类大脑的学习方式。深度学习被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，成为人工智能领域的重要技术。
在深度学习中，训练集（training set）是机器学习模型训练的关键。训练集是包含多个样本的数据集，每个样本都有对应的输入和输出。通过使用训练集进行训练，深度学习模型可以学习到输入和
原创
2023-08-24 07:04:37
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鉴于有很多人来询问我数据集（我翻箱倒柜找了一下= =放在这里了，有需要自取）链接：https://pan.baidu.com/s/1Fjgs_MMiIDO9-wFKs6QJSg 提取码：1efk 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦一、实验目的考核各位同学使用较小的模型和小规模的训练数据下的模型设计和训练的能力。需要同学充分利用迁移学习等方法，以解决训练数据少
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2024-08-08 17:14:08
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一、什么是模型压缩？ 模型压缩的目标是保证模型预测效果的前提下，尽可能地降低模型的大小二、为什么要进行模型压缩？1. 模型压缩后，模型很小，进行推断的运算量小，利于在移动端部署。
2. 诸如Bert等深度学习的参数太多了，模型太大了，消耗的计算资源过多，进一步加大了深度学习爱好者们的“贫富差距”，不够和谐。以Bert-large为例，训练一次需要64G显存的google TPU，按照每小时6.5
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2023-12-22 15:56:06
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目录目的BaselineHyperpriorJointProposedModelVAE(变分自动编码器)极大似然估计EM算法VAEGaussianConditional(GSM)EntropyBottleneck损失函数KL散度交叉熵交叉熵与softmaxKL散度率失真GaussianConditional(GMM？)context_predictionNLAICNLNNLAM3D Masked
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2024-08-05 09:16:09
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深度模型简化_存储压缩和计算加速文献来源:李皈颖. 深度模型简化：存储压缩和计算加速[D].中国科学技术大学,2018.摘要：深度模型——泛指各类采用了深度神经网络（Deep Neural Network）的模型，它们往往包含庞大的参数数量和复杂的计算流程，这使得这些模型在计算和存储方面需要消耗大量的资源。故而很多包含深度模型的应用无法布置到资源受限的硬件平台上——计算和存储资源较少且不易扩充的硬
代码逐句解析一、文章来源二、读取图片三、压缩四、解压五、结果展示 一、文章来源初学聚类，觉得博主的代码写的很不错，但其中很多代码在第一遍看的时候有很多地方不理解，后查阅了很多资料，终于看明白了，于是写了一篇笔记，记录自己的学习心得，有不准确的地方，还望各位大佬们不吝赐教~聚类算法实现图像压缩二、读取图片# 读取图片
import cv2
import numpy as np
from scipy
作者 | 贝壳er记录一下去年12月份实验室的一个工作：模型的剪枝压缩，虽然模型是基于yolov3的魔改，但是剪枝的对象还是CBL层（即Conv Layer + BN Layer + LeakyReLU Layer），主要分布在Darknet骨干网中，因此我觉得可能有一些通用的参考价值。Visdrone2019数据集上的效果是在mAP几乎不掉点的情况下模型大小压缩为原来的15%，推理速度
深度学习是一种机器学习的方法，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作方式，从而实现自动化的学习和决策。在深度学习中，训练集是非常重要的，它包含了大量的数据样本和对应的标签，用于训练神经网络模型。训练集中的数据样本被输入到神经网络中，通过多次迭代优化模型参数，使得模型能够准确地预测未知数据样本的标签。
在深度学习中，训练集学习知识的过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据预处理：首先，需要对训练集
原创
2023-09-05 20:29:42
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所谓边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分，它是检测图像局部变化显著变化的最基本的运算。对于数字图像，图像灰度灰度值的显著变化可以用梯度来表示，以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现： 对于数字图像，可以用一阶差分代替一阶微分； △xf(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y);
△yf(x,y)=f(x,y)-f(x,y-1) 求梯度时对于
# 深度学习训练图像尺寸的重要性
在深度学习的图像处理领域，图像尺寸是一个不可忽视的因素。图像的尺寸不仅会影响模型的训练时间，还会影响模型的性能和准确率。因此，了解如何选择合适的图像尺寸，对于构建有效的深度学习模型至关重要。
## 1. 图像尺寸的影响
### 1.1 训练时间
图像的分辨率对深度学习模型的训练时间有直接影响。高分辨率的图像意味着更多的像素点，进而需要更多的计算资源和存储空
原创
2024-08-11 03:39:33
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深入浅出讲解旋转变换矩阵近来本人在自学《机器人学基础》一书，起初自以为理解了旋转变换本质，后来发觉最初的理解是不准确或者说完全错误的。于是上网查找了许多关于旋转矩阵以及方向余弦的相关文章，但发现他们所写过于复杂，或者说还没有深入浅出地解释好旋转矩阵本质。本人完全理解变换矩阵后，希望以一种简单的几何原理而不是利用空间坐标计算来解释旋转矩阵，相信看到本文之后你会完全理解旋转矩阵本质。记住一句话：旋转的
# 深度学习中图像数据集的处理：区分训练集和测试集
在深度学习的应用中，图像数据集的准备是一个关键步骤。特别是将图像数据转入dataset后，如何有效地将其区分为训练集和测试集也是非常重要的。本篇文章将为你介绍这一流程，并提供相关的实施代码和图示。
## 流程概述
在开始我们的步骤之前，让我们先理清楚整个流程。以下是将图像数据准备为训练集和测试集的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
1 简介 商品级深度相机通常无法感知有光泽、明亮、透明和遥远的表面的深度。为了解决这个问题，我们训练了一个以RGB图像为输入的深度网络，并预测了致密的表面法线和遮挡边界。然后将这些预测与RGB-D相机提供的原始深度观测相结合，以解决所有像素的深度，包括原始观测中缺失的深度。 对于损
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2023-12-29 20:52:23
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Point代表二维的点，用于图像的坐标点Scalar代表4元素的向量，一般用于RGB颜色值，scalar(a,b,c)，第4个参数如果用不到可以省略。a代表蓝色值，b代表绿色值，c代表红色值，也就是scalar(B,G,R)OpenCV像素的数据类型官方描述方式：CV_[The number of bits per item][Signed or Unsigned][Type Prefix]C[T
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2023-12-18 22:37:13
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