稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出，哺乳类动物在长期的进化中，生成了能够快速，准确，低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象，我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的，而每一副图像我们都只用很少的代价重建与存储。我们把它叫做稀疏编码，即Sparse Coding.稀疏编码的目的是在大量的数据集中，选取很小部分作为元素来重建新的数据。稀疏编码难点之一是其最优化目标函数的
稀疏编码Contents [hide]1稀疏编码2概率解释 [基于1996年Olshausen与Field的理论]3学习算法4中英文对照5中文译者稀疏编码 稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 ，使得我们能将输入向量 表示为这些基向量的线性组合： 虽然形如主成分分析技术（PCA）能使我们方便地
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2024-02-23 11:07:48
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# 如何实现Python去重
## 概述
在实际的开发工作中，经常会遇到需要对数据进行去重的情况。Python作为一门功能强大且易学的编程语言，提供了多种方法用于去除列表、集合或字典中的重复元素。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现去重操作。
## 流程图
```mermaid
pie
title 去重流程
"准备数据" : 1
"去除重复元素" : 2
原创
2024-05-05 05:50:35
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使用稀疏编码的优点：学习到有用信息特征。
ζั͡ޓއ genji - 至此只为原地流浪.......
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2023-06-30 20:09:22
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StyTr^2: Unbiased Image Style Transfer with TransformersStyTr^2，用于无偏见的图像风格迁移，它包括一个 content transformer encoder 和 一个 style transformer encoder，用于提取特定领域的长期信息。重塑一个渐进式 transformer 解码器，以根据参考的风格序列来翻译内容序列。还提
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2023-10-17 22:42:23
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深度去雨--Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image图像去雨算法（基于卷积网络）将图像上雨水去除的四种主流方法两种方法解决图片的去雨（De-rain）问题 | CVPR2017视频图像去雨技术研究前沿基于稀疏表示和频域方向滤波的图像雨雪去除算法
原创
2023-06-25 10:02:10
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图像去雨算法通过对有雨图像进行分析和处理从而去除雨水条纹，恢复干净的背景场景，有助于提升计算机视觉任务识别精度，因此成为当下的研究热点。为系统地了解该领域的研究现状和发展趋势，首先介绍了典型的雨水合成模型，其次从基于模型驱动和基于数据驱动两个方面重点分析了典型图像去雨算法模型和方 法; 之后比较了去雨图像质量评价指标及雨水数据集; 最后，对单幅图像去雨算法未来发展趋势进行了展望。关键词: 图像去雨
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2023-12-02 13:53:01
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超完备”基向量来更高效地表示样本数据。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 ，使得我们能将输入向量 表示为这些基向量的线性组合： 虽然形如主成分分析技术（PCA）能使我们方便地找到一组“完备”基向量，但是这里我们想要做的是找到一组“超完备”基向量来表示输入向量 （也就是说，k > 
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2023-12-14 14:21:05
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python scipy中的sparse模块就是为存储和表示稀疏矩阵。 模块的导入以及查看模块的信息：from scipy import sparse
help(sparse)其中显示了可以表示的7种稀疏矩阵类型：There are seven available sparse matrix types:
1. csc_matrix: Compressed Sparse
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2023-09-30 21:01:00
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# 使用Python实现稀疏编码
稀疏编码(Sparse Coding)是一种表示信号的方法，旨在用比原始特征更少的基元素进行信号近似。这种方法在图像处理、信号处理及机器学习等领域广泛应用。本文将介绍稀疏编码的基本概念，并通过 Python 示例演示如何实现稀疏编码。
## 什么是稀疏编码？
稀疏编码通过利用“稀疏表示”的特征来缩减数据冗余。自然界中的信号通常是稀疏的，也就是说在某种变换下，
UFLDL教程http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%A8%80%E7%96%8F%E7%BC%96%E7%A0%81 如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时利用线性代数中基的概念，即O = a1*Φ1 + a2*Φ2+….+ an*Φn， Φi是基，ai是系数，我们可以得到这样一个优化问题：Min |I –
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2023-08-25 19:47:31
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# 图像去雨 Python 代码实现
## 一、整体流程
下面是实现图像去雨的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 去雨处理 |
| 4 | 保存处理后的图像 |
## 二、具体步骤
原创
2024-06-27 05:17:59
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鉴于很多人要代码，我放到网盘里吧：链接: https://pan.baidu.com/s/1sVMl3s-c7U1aaI9jzr3DTw 提取码: 55wx ——————————————————————我是分割线————————————————————————————KSVD是一种稀疏表示中字典学习的算法，其名字的由来是该算法要经过K此迭代，且每一次迭代都要使用SVD分解。在KSVD去噪
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2024-01-29 16:14:39
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论文题目：Recurrent Squeeze-and-Excitation Context Aggregation Net for Single Image Deraining作者：Xia Li.et发表会议：2018 ECCVIntroduction雨水条纹会严重降低能见度，导致许多当前的计算机视觉算法无法工作。因此在某些场景下有必要去除图像中的雨水，比如自动驾驶。他们提出了一种基于深度卷积和递
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2023-12-15 10:58:04
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目录1. Domain Adaptation for Image Dehazing (Yuanjie Shao, 2020)2. Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing (Deniz Engin, 2018)3. Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Sing
今天的我们来分享一点不一样的内容，让我们学一点基础的东西，用代码处理我们的图片。我们以一位女神（刘亦菲）的图片为例。首先，导入模块,并读取图片from skimage import io,transform
img = io.imread('liuyifei.jpg')我们看看img读入了什么可见，skimage读入图片变成了向量，skimage读取图片的是(height,width, chann
1. Python默认会认为源代码文件是ASCII编码，中文字符串无法读取，解决方法：在源码开头加上 # -*- coding: gbk -*- 即让Python知道你的字符串是按gbk模式编码的，而不是ASCII，Python自然就能会按gbk模式解码；同时，以上代码也表明你的源码按gbk编码。（Python按Unicode编码）2. s1=u’
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2023-07-03 09:35:47
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转自：，作者写的很好，轻松易懂。起源：PCA、特征提取....随着一些奇怪的高维数据出现，比如图像、语音，传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。数据维度过高，数据单调,噪声分布广，传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘？已然挖不出有用的东西。为了解决高维度的问题，出现的线性学习的PCA降维方法，PCA的数学理论确实无懈可击，但是却只对线性数据效果比较好。于是，寻求简单的、自动的、智能的
稀疏编码(SparseCoding)sparse coding也是deep learning中一个重要的分支，同样能够提取出数据集很好的特征(稀疏的)。选择使用具有稀疏性的分量来表示我们的输入数据是有原因的，因为绝大多数的感官数据，比如自然图像，可以被表示成少量基本元素的叠加，在图像中这些基本元素可以是面或者线（人脑有大量的神经元，但对于某些图像或者边缘只有很少的神经元兴奋，其他都处于抑制状态）。
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2024-08-17 09:43:17
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稀疏表示学习笔记（二）-- 如何计算稀疏表示稀疏表示学习（二）1. 稀疏建模的理论和实现 - 如何计算稀疏表示Relaxation MethodGreedy Method2. 总结 稀疏表示学习（二）本次主要学习资料是Duke大学Guillermo Sapiro教授的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro 课程。该课程可以
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2024-02-05 07:14:55
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