Deep learning-based compressed image artifacts reduction based onmulti-scale image fusion（基于多尺度图像融合的基于深度学习的压缩图像伪影减少） 在基于块的图像/视频压缩平台中，视觉上明显的压缩伪像之一称为blocking artifact（阻塞伪像）。本文提出了一种基于多尺度图像融合的深层网络来消除图像压缩伪
Retinex理论Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线，还和其周围的颜色和亮度有关。Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词，是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟取决于此两个生理结构中的
©作者 | 杜大钊单位 | 中科院软件所研究方向 | 时序建模论文标题：MICN: Multi-scale Local and Global Context Modeling for Long-term Series Forecasting论文链接：https://openreview.net/forum?id=zt53IDUR1U本文中了 2023 ICLR 的 oral。又是一篇长时
ReID(二)：baseline构建：基于PyTorch的全局特征提取网络（Finetune ResNet50+tricks） 本次带来的是计算机视觉中比较热门的重点的一块，行人重识别（也叫Person ReID),车辆重识别和行人重识别类似，有很多的共同之处，所以以下统称该任务为ReID。 Github :https://github.com/
转载
2024-07-31 18:37:31
658阅读
多尺度图像技术也叫做多分辨率技术（MRA），指对图像采用多尺度的表达，并且在不同尺度下分别进行处理。这样做的理由是很多情况下在一种尺度中不容易看清的或者获取的特性在另外的某种尺度下就很容易发现或者是提取。所以多尺度技术在提取图像特征时更加的常用。要在多尺度情况下对图像进行处理首先要在多尺度情况下对图像进行表达，并且找到各尺度之间的相互联系。而金字塔结构就是一种图像的多尺度表达形式。为了获得多尺度表
概述上一篇文章我们一起学习了GCN网络，它的作用是提取特征点和描述子，用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2，改进版在速度上大幅度提升，精度上和原网络性能相当。并且改进版所提取的特征点具有和ORB一样的格式，因此作者把它在ORB-SLAM中替换掉了ORB特征，也就是GCN-SLAM。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.11046v1代码链接
转载
2024-02-28 20:50:12
287阅读
看了论文和博客，对于CNN还是有些模糊，索性直接看代码，下面总结一下Toolbox中CNN的过程：
网络结构是采用1-6c-2s-12c-2s的结构，对于初始层，相当于只有一层特征层作为输入，然后是CNN中所特有的c层和s层，这里说一下c层和s层，c层就是convolutional层，将输入层通过不同的卷积核map到几个特征层上，这里面就涉及到卷积操作
介绍FPN是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，多维度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维度图片作为输入来生成出反映不同维度信息的特征组合。这种办法确实也能有效地表达出图片之上的各种维度特征，但却对硬件计算能力及内存大小有较高要求，因此只能在有限的领域内部使用。FPN通过利用常规CNN模型内部从底至上各个层对同一scale图片不同维度的特征表达
转载
2023-11-24 22:31:12
339阅读
图像局部特征点检测算法综述 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义
转载
2016-09-30 20:44:00
262阅读
2评论
语音识别对特征参数有如下要求：1. 能将语音信号转换为计算机能够处理的语音特征向量2. 能够符合或类似人耳的听觉感知特性3. 在一定程度上能够增强语音信号、抑制非语音信号常用特征提取方法有如下几种：（1）线性预测分析（LinearPredictionCoefficients，LPC） 拟人类的发声原理，通过分析声道短管级联的模型得到的。假设系
转载
2024-07-31 13:14:22
190阅读
LBP（Local Binary Patterns）是一直直接，且行之有效的图像特征提取算子。其基本思想是：对于图中某个像素(i,j)，取其一定的邻域，例如3*3。对于邻域内的每个像素(p,q)，如果这个像素(p,q)值大于等于中心像素(i,j)值，则将这个(p,q)像素记为1，否则记为0。然后将邻域内所有的1和0，按照一定的顺序，组成2进制串，就构成了中间像素的局部2值特征，或者将此2进制串转换
转载
2024-09-06 10:55:55
44阅读
机器学习好伙伴之scikit-learn的使用——特征提取什么是特征提取sklearn中特征提取的实现PCA（主成分分析）LDA（线性评价分析）应用示例PCA部分LDA部分 有些时候特征太多了，可以利用sklearn中自带的函数进行特征提取噢什么是特征提取在进行机器学习的实验里，但并不是所有的维度都是有用的，如果能将对实验结果影响较大的有用维度提取出来，去除掉无用维度，那么既可以提高预测的精度、
神经网络大多解决图像识别问题：输入一张图像，输出该对象对应的类别。目标检测输入的同样是一张图片，区别在于输出不单单是图像的类别，还有该图像中包含的所有物体以及其位置，本博文先从R-CNN讲起。 说起R-CNN（Region - Cnn）,它是第一个成功的将深度学习应用到目标检测的算法。传统的目标检测算法先是在图片中以穷举算法选出所有物体可能出现的区域框，然后在区域框中提取特征并且使用
（一）HOG特征
1、HOG特征：
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测
目录1. 转置卷积的直观理解1.1 卷积和转置卷积2. 转置卷积的计算过程2.1 思路一：将转置卷积看成几个矩阵相加2.2 思路二：转置卷积是一种卷积3. 如何计算转置卷积输出feature map的size 1. 转置卷积的直观理解1.1 卷积和转置卷积卷积的直观理解：卷积用来抽取输入的特征，底层的卷积抽取的是纹理、颜色等底层特征，上层的卷积抽取的是语义特征。卷积的输出一般称为feature
转载
2024-10-16 12:13:28
62阅读
对于即将到来的人工智能时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的领域，会不会感觉马上就out了？作为机器学习的一个分支，深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力，那么问题来了，我们究竟要计算机学习什么东西？答案当然是图像特征了。将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵，那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析，而图像的特征，就隐藏在这些数字规律中。深度学
转载
2024-08-12 11:48:56
395阅读
概述首先谴责某无良网站盗用本文的内容，同时还删除关键性的论文信息、联系方式等。本篇博文介绍最近刚接收的一个工作，发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上面，有兴趣的可以去读原文：A Bi-level Scale-sets Model for Hierarchical Representation of Large Remote S
毫无疑问，上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹，她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而，我们生活在数字图片的年代，我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的。在这篇文章中，我将带着你了解一些基本的图片特征处理。data massaging 依然是一样的：特征提取，但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理，但同时数据清
转载
2023-08-04 11:14:47
207阅读
中文文本特征提取： 对文本数据进行特征值化（转换成特征向量），主要有两个API来实现 CountVectorizer 和 TfidfVectorizersklearn.feature_extraction.textCountVectorizer：只考虑词汇在文本中出现的频率TfidfVectorizer：除了考量某词汇在文本出现的频率，还关注包含这个词汇的所有文本的数量能够削减高频没有意义的词汇出
1.概念CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。2.卷积操作1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取
2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图)\[y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to k-1) w[j] * x[i+j]
\]3.通过不同的卷积可以提取不同的特征，比如边缘、角点
转载
2024-03-25 12:16:48
398阅读
