图像质量评价（三）：FSIMfeature similarity index mersure(FSIM)利用特征相似性进行质量评价。因为human visual system (HVS)是基于一些低层次特征来感知图像的，而相位一致性特征( phase congruency,PC)可以很好的刻画局部结构。同时由于PC对于图像的变化具有相对不变性，这有利于提取图像中稳定的特征但是有时图像的变化确实会影响观感，所以需要使用梯度特征(gradient magnitude,GM)来弥补。FSIM中使用了PC和GM
原创
2021-07-09 15:28:12
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GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是： G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。 D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就
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2024-08-15 10:40:05
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一、PSNR（峰值信噪比）1.定义是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价，由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个 区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。必须满足两张图像的size要完全一样。2.公式计算时必须满足两张图像的size要完全一样！对于单色
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2024-03-20 12:39:36
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文章目录前言HDFS NN的启动过程FSIm...
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2020-01-12 19:08:00
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传统全参考图像质量衡量标准FSIM（feature similarity）ssim一经提出引来了很多人的研究，并在其上进行一系列的变种，其中一种比较成功的变种是FSIM，该算法认为一张图片中的所有像素并非具有相同的重要性，比如物体边缘的像素点对于界定物体的结构肯定比其他背景区域的像素点更为重要；另外一种重要的评价指标VIF尽管在不同的子带上具有不同的权重，但是在具体的某一子带上参与计算的像素点均具
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2024-07-19 16:05:05
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传统全参考图像质量衡量标准FSIM（feature similarity）ssim一经提出引来了很多人的研究，并在其上进行一系列的变种，其中一种比较成功的变种是FSIM，该算法认为一张图片中的所有像素并非具有相同的重要性，比如物体边缘的像素点对于界定物体的结构肯定比其他背景区域的像素点更为重要；另外一种重要的评价指标VIF尽管在不同的子带上具有不同的权重，但是在具体的某一子带上参与计算的像素点均具
Checkpoint 简介 HDFS 将文件系统的元数据信息存放在 fsimage 和一系列的 edits log 文件中。 在启动 HDFS 集群时，系统会先加载 fsimage，然后逐个执行所有 edits log 文件中的每一条操作，来获取完整的文件系统元数据。Fsimage 和 edits log 简介 HDFS 的存储元数据是由 fsimage 和 edits log 文件组成。fsim
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2024-04-11 09:45:35
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Fsimage，Edits详解目标：掌握Fsimage和Edits的作用。 NameNode元数据详解 （1）第一次启动namenode格式化后，创建fsimage和的edits文件。如果不是第一次启动，直接加载edits和fsimage文件到内存。 （2）客户端对原数据进行增删改的请求 （3）namenode记录操作日志，更新滚动日志。 （4）namenode在内存中对数据进行增删改查 fsim
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2024-03-28 03:39:45
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NameNode SecondaryNameNode 工作机制NameNode元数据储存问题引入思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？ - 首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsIm
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2024-04-12 20:37:50
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以下是最常见的芝加哥商品交易所的错误：CME的错误：0电话失败CME的错误：1无连接到电话CME的错误：2电话适配器的连接预留CME的错误：3操作不允许CME的错误：4不支持的操作CME的错误：5 PH_SIM需要密码CME的错误：密码需要6 PH_FSIMCME的错误：7 PH_FSIM PUK码需要CME的错误：没有插入SIM卡10//SIM卡没...
原创
2021-09-29 10:20:12
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文章目录1.分布式文件系统HDFS1.HDFS的来源2.HDFS的架构图之基础架构2.1 master/slave 架构2.2 名字空间（NameSpace）2.3 文件操作2.4副本机制2.5心跳机制2.6 一次写入，多次读出3.NameNode与Datanode的总结概述3.1namenode 元数据管理3.2 Datanode 数据存储4.文件副本机制以及block块存储5.元文件FSIm
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2024-04-24 20:10:57
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思维导图： 分布式存储
一、NameNode1接收客户端的请求管理元数据（文件上传时间、文件权限、文件属主、大文件的block数及blockId号）管理集群二、SecondaryNameNode持久化内存中的元数据。因为内存不稳定，可以将数据持久化到磁盘上。持久化的详细过程：NameNode启动的时候会创建两个文件：edit（日志文件）和fsimage触发合并条件后，将edit和fsim
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2024-03-19 10:43:15
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以下是最常见的芝加哥商品交易所的错误：CME的错误：0电话失败CME的错误：1无连接到电话CME的错误：2电话适配器的连接预留CME的错误：3操作不允许CME的错误：4不支持的操作CME的错误：5 PH_SIM需要密码CME的错误：密码需要6 PH_FSIMCME的错误：7 PH_FSIM PUK码需要CME的错误：没有插入SIM卡10//SIM卡没有准备好CME...
原创
2021-09-29 10:20:58
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namenode## 作用与机制作为整个HDFS集群和文件系统的管理者，namenode的功能主要可总结为以下四点1、管理HDFS的命名空间，并以fsimage进行持久化保存。HDFS命名空间即文件目录树及其目录与文件的元数据，为了处理的高效性，namenode会在内存中维护这部分元数据，同时为了安全性，也需要将这些数据永久化到磁盘中，具体则是通过fsimage和edits两个文件进行实现fsim
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2023-10-26 23:53:30
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编辑 LRS 【新智元导读】计算图像感知相似度，模型分类准确率还不能太高！
计算图像之间的相似度是计算机视觉中的一个开放性问题。在图像生成火遍全球的今天，如何定义「相似度」，也是评估生成图像真实度的关键问题。虽然当下有一些相对直接的方法来计算图像相似度，比如测量像素上的差异（如FSIM, SSIM），但这种方法获得的相似性差异和人眼感知到的差异相去深远。深度学
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2022-10-30 06:36:31
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