有了美丽的封面， 写的兴致又来了。 我们在“深度学习名校课程大全”里面介绍了深度学习的课程。 在“人工智能深度学习人物关系[全]”里面介绍了部分深度学习的人物。...这里简要概述下下部分图像目标检测深度学习模型。 前言 有一些图像分割的背景知识也很有意思，简单列下， 概述下来，主要是五大任务， 六大数据集， 七大牛人组，一个效果评估。 五大图像处理任务 1....CNN结构上从AlexNet过渡到ResNet， 中间也受到Overfeat和SPPNet的影响深远！...深度CNN结构用来图像特征提取。 8. bounding-box regression 框回归 BBR 在DPM时代就和SVM分类结合，一般直接使用线性回归，或者和SVR结合。...在Overfeat的ConvNet上的滑动窗口， 加上Multi-Scale的图像输入设计， 编程了带Anchor Box推荐的区域Pyramid。
fast-style-transfer-coreml 图像风格迁移，用 python 就可以实现，如果想要在手机上面（不联网）查看效果怎么办呢？...如果你是用 iOS 系统，你一定听说过 Prisma，它赢得了 2016 年度最佳应用程序，就是这样，它在短短几秒钟内，可以将你的图片转换成你所选择的任何风格。...Android版的见 tensorflow 官方提供的例子:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples...具体实现细节可以参考我改的代码 https://github.com/iOSDevLog/StyleArts 或者 GitHub 上面其它的实现。...StyleArts.PNG 移动端虽然不适合训练机器学习模型，不过可以围魏救赵，通过导出 PC 上面训练好的模型也可以体验人工智能带来的便利。
参考：杨才东 等：深度学习的图像超分辨率重建技术综述 前言 输入为单张图像和多张图像： SISR方法输入一张低分辨率图像，利用深度神经网络学习LR-HR图像对之间的映射关系，最终将 LR图像重建为一张高分辨率图像...一、SISR模型统计 Table 1 SISR model statistics 模型算法 超分框 上采样方式 网络模型 损失函数 优点 局限性 SRCNN 前采样 三立方插值 卷积直连 MSE损失 首次将深度学习引入超分领域...虽然解决了图像之间较大分辨率差异时的高保真超分辨率重建，但是忽略了图像之间在分布上存在的差异产生的影响 MASA —— 利用自然图像局部相关性，由粗到精进行匹配 利用双残差聚合模块（DRAM） 重构损失...同时提出了空间自适应模块，使得Ref图像中的有效信息可以更充分地利用 基于图像的内容和外观相似度来进行计算，忽略了HR和LR图像之间的底层转换关系 -Matching —— 利用图像的增强视图来学习经过底层变换之后的对应关系...动态融合模块完成特征融合 重构损失 感知损失 对抗损失 不仅考虑了图像分辨率差距上带来的影响，还考虑了图像在底层变换过程中导致图像外观发生变换带来的影响，使得模型对大尺度下以及旋转变换等情况都具有较强的鲁棒性
作者：李慕清 https://zhuanlan.zhihu.com/p/106005484 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载 本文总结一下基于深度学习的自然图像和医学图像分割问题中，常用的损失函数...进行求解，但深度学习模型直接得到解析解是不可能的，我们只能求得 ? 来逼近 ? 。...相当于在IoU的分子分母上分别加了一个 ? ，那么 ? ,取值范围和IoU类似为[0,1]。基于此来设计Dice Loss可以表示为： ? 分割性能越好，则DC的值越低。其中 ?...表示平滑Dice Loss（在Dice Loss的分子分母上分别加1，可以避免出现除零问题）。 ? 和 ? 用于控制两部分损失函数的非线性。...（combo loss属于医学图像分割问题中提出来的损失函数，所以放到下一篇《基于医学图像的自然图像和医学图像分割：损失函数设计（二）》中介绍。）
基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。...深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。...计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行，以减少计算时间。 什么是图像分割？ 图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。...实例分割 在分割过程本身，有两个粒度级别： 语义分割 - 将图像中的所有像素划分为有意义的对象类。这些类是“语义上可解释的”，并对应于现实世界的类别。...例如，一块红色和一块蓝色之间的边界。 深度学习如何助力图像分割方法 现代图像分割技术以深度学习技术为动力。
以前做移动端的视觉平台，有时候不得不把一些图像处理功能关掉，原因是造成了特征畸变。现在 CNN 模型这种天然的特征描述机制，给图像预处理提供了不错的工具，它能将图像处理和视觉预处理合二为一。...HED 整体嵌套边缘检测（Holistically-Nested Edge Detection，HED 是一个深度学习的边缘提取的算法，两个特色：（1）整体图像训练和预测; （2）多尺度、多层特征学习。...深度监督网络（DSN）扩展了这种架构，处理侧输出的K通道和最终输出的 K 通道，如图（b）所示。...从输入层到第五个卷积层是预训练网络，直接用于图像输入的四个不同尺度。...一个解释模型架构的单尺度示意图，在下图给出：首先，输入以候选点为中心的补丁，经过 KNet 五个卷积层；为了提取高级特征，在每个卷积层提取围绕中心点的特征图的小子容积，并在子容积上执行最大、平均和中心池化
注意，这里的无监督学习指的是，不需要深度图作为监督，但仍需左右相机图像对网络进行监督，采集数据时，仍需要采集左右相机图像。 ?...其实这个就是重建出来的左右图像和真实的左右相机图像的损失函数，注意，文中说到的无监督只是说没有真实的深度信息作为标签，并不是没有真实左右相机图像。...这个其实是左右视差图的差异损失，从左图像恢复出的视差图和从右图像恢复出的视差图理论上应该是一样的，但是会有一些微小的差异，这里也是做了一个监督，使左右视差图生成的视差近似相同，也是为了后面直接从左相机图像生成左右视差图做了一个监督...通过这三个分支的训练，左相机图像已经知道如何去生成左右视差图了，在生成的左右视差图的基础上，可以进行最终深度图的回归。 ?...这一点特别像FCN和多尺度物体检测中的做法，多尺度也保证了在不同scale上搜索最佳结果的可能。
今天我们来谈谈深度学习过程中的一些判别与共享关系。这也是一篇不错的paper（来自模式识别），并且通过实现和改进真的可以有一个较好的提升。...在图像表示中，为了编码类的相关性和类的具体信息，文章提出了一个深度判别和可共享的特征学习一个新局部特征的学习方法。该方法旨在分层学习特征变换滤波器组，将原始像素图像块变换为特征。...现在特征学习方法目的在于从原始像素图像数据中去自动学习数据自适应图像表示，然而这些方法在数据中提取和组织判别信息较差，大多数的学习框架都用无监督方式，但没有考虑到类标签的信息，这可是图像分类的关键。...； 许多深度特征学习框架专注于高层图像表示，低层特征相对较弱，但该文章的新框架专注于编码类层次判别和共享的特性在块层次的局部特征。...深度判别和共享的特征学习 详细介绍新框架，然后提供一个交替优化策略。 ?
本文探索了单图像深度估计应用中的Transformer实时设计方法。...1 引言 单图像深度估计（SIDE）在三维几何图形绘制中起着关键作用，三维几何图形具有广泛的实际应用，包括自动驾驶、机器人导航和增强现实。...Jiao等人将重点放在了深度预测数据的分布上，设计了注意力驱动的loss，以改进长期深度估计预测的质量。 基于Transformer的方法。...Bhat等人利用ViT对场景信息进行全局处理，然后学习深度范围的自适应划分。 与之前使用全卷积网络或将CNN与Transformer或注意力机制相结合的工作不同，我们探索了构建无卷积结构的可能性。...解码器的输入是一组四个阶段的多尺度特征图：（I）阶段1，H/4×W/4×C，（II）阶段2，H/8×W/8×2C，（III）阶段3，H/16×W/16×4C和（IV）第4阶段，H/32×W/32×8C。
本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。...该网络最简单的版本是由向下过渡的两个下采样路径和向上过渡的两个上采样路径组成。且同样包含两个水平跳跃连接，将来自下采样路径的特征图与上采样路径中的相应特征图拼接在一起。...1.6 小结 基于深度学习的图像语义分割模型大多遵循编码器-解码器体系结构，如U-Net。近几年的研究成果表明，膨胀卷积和特征金字塔池可以改善U-Net风格的网络性能。...weng等人利用NAS技术应用于U-Net网络，得到了在CT，MRI和超声图像上具有更好的器官/肿瘤分割性能的小型网络。...虽然说深度学习是个黑盒，但整体上模型的设计还是有章可循的，什么策略解决什么问题、造成什么问题，可以根据具体分割问题进行取舍，以达到最优的分割性能。
因而，越来越多的研究人员开始探索无监督设置下的图像到图像转换方法。2019 年 5 月，英伟达的一项研究探索 few-shot 无监督的图像到图像转换算法，并实现了逼真的转换效果。...论文详解请戳： 如何实现的 首先，研究者阐明，本文中的无监督图像到图像转换属于无任何监督的任务，也就是没有图像级和集合级监督。...不带任何标签的图像到图像转换 为了证实该方法能够处理无监督情况下的图像到图像的转换，研究者分别在 AFHQ、FFHQgaimoxi 和 LSUN Car 数据集上对模型进行了评估。 ?...图 6：在 AFHQ wild 上训练引导网络时，它的风格空间的 t-SNE 可视化图。 ? 图 7：无监督情况下，在 AFHQ 上的图像到图像转换结果。 ?...图 8：无监督情况下，在 FFHQ 和 LSUN Car 上的图像到图像转换结果。
注意：为了视觉上的理解简单起见，我标记的是分辨率比较低的预测图。事实上，分割标签的分辨率是和原始输入图的分辨率相对应的。...图源：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture11.pdf 回顾深度卷积网络，前期的卷积层更倾向于学习低级概念，而后期的卷积层则会产生更高级...常用的图像分割模型的方法遵循编码器/解码器结构，在这个结构中，我们对输入的空间分辨率下采样，产生分辨率更低的特征图，通过学习这些特征图可以更高效地分辨类别，还可以将这些特征表征上采样至完整分辨率的分割图...文章作者是这样说明这一问题的： 语义分割面临的主要是语义和位置之间的紧张关系：全局信息解决语义问题，而局部信息解决位置问题……将精细层和粗略层结合，使模型做出不违背全局结构的局部预测。...图源：https://arxiv.org/abs/1611.09326（有修改） 该架构的一个非常重要的方面是上采样路径在密集块的输入和输出之间没有跳过连接。
1、视频监控 上次博主在 imx6ull 板子上做了韦东山老师的视频监控项目，并且写了两篇文章，如下： 手把手教你视频监控之 MJPG-Streamer 方案 视频监控之 ffmpeg + nginx...imx6ull 从 USB 摄像头采集数据，编码后放到 nginx 服务器，拉流端再拉流，需要 40 秒，RK3399只需要 8 秒，因此 RK3399 的视频编解码能力是 imx6ull 的五倍！...2、图像识别和目标检测 图像分类：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3xaabeaaa7eahqli3f5rfbogdck4aaeqa.f10002.mp4?...1649406581&vid=wxv_2287951457809317901&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 这是 TensorFlow 的轻型框架...这是TensorFlowLite 在Android 系统的 demo app，源码开放，直接下载编译就可以用。 https://tensorflow.google.cn/lite/examples?
针对这两个问题，Yao Wang介绍了基于可扩展自动编码器（SAE）的分层图像压缩模型，该压缩模型可以产生一个基本层和若干增强层，并且每一层都使用相同的模型框架。...然后，Yao Wang介绍了另一个压缩器——非局部注意力优化的压缩器（NLAIC），详细介绍了该压缩器的网络结构和其中的非局部注意力机制，并给出了该压缩器在kodak数据集上与其他压缩器在PSNR指标下的对比结果...接着，Yao Wang介绍了基于深度学习的端到端视频编码框架，将传统视频编码的各个模块用深度学习代替并进行联合优化。...具体介绍了基于隐式流估计的帧预测，并将该模型结果与H.265,H.264等编解码器在四个数据集上进行MS-SSIM指标的对比，结果显示该模型具有最好的性能。...然后，Yao Wang介绍了基于动态变形滤波器的视频预测模型，该网络输入视频帧，然后输出一张运动向量图和一张滤波系数图，与输入帧融合后作为最终输出结果，并展示了在模型在动态MINIST数据集上的结果。
一、实验介绍 图像处理是计算机视觉和深度学习领域中不可或缺的一部分，本文将介绍Python Imaging Library（PIL）和PyTorch中的图像处理与增强方法，以及如何随机对图像进行增强操作...生成绿色和蓝色图像 使用PIL生成一张绿色图像和一张蓝色图像，它们的尺寸均为512×512像素。...# 在合成图像上添加文字 image_ID = image_result.copy() draw = ImageDraw.Draw(image_ID) ID = '深度学习——图像处理' chinese_ttf...定义随机图像增强函数 函数接受自然图像作为输入，并以50%的概率随机应用以下增强方法：旋转、翻转、亮度调整、颜色调整、对比度调整、锐度调整和CONTOUR滤波器。...实验结果展示 【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿六）：Matplotlib详解：3、多子图和布局：subplots()函数 x = 5 y = 5 fig, axs = plt.subplots
以前做移动端的视觉平台，有时候不得不把一些图像处理功能关掉，原因是造成了特征畸变。现在CNN模型这种天然的特征描述机制，给图像预处理提供了不错的工具，它能将图像处理和视觉预处理合二为一。 ? ?...边缘提取 • HED 整体嵌套边缘检测（Holistically-Nested Edge Detection，HED 是一个深度学习的边缘提取的算法，两个特色：（1）整体图像训练和预测; （2）多尺度、...隐藏层监督可以改善图像分类任务的优化和泛化。如果需要统一输出，多侧向输出可以灵活地添加额外的融合层。...从输入层到第五个卷积层是预训练网络，直接用于图像输入的四个不同尺度。...一个解释模型架构的单尺度示意图，在下图给出：首先，输入以候选点为中心的补丁，经过KNet五个卷积层；为了提取高级特征，在每个卷积层提取围绕中心点的特征图的小子容积，并在子容积上执行最大、平均和中心池化。
SR300等。...RealSense R200是基于双目结构光技术的深度相机。R200特别之处就是有两个红外成像相机，如下图所示，分别被标记为左红外相机和右红外相机，它们具有相同的硬件设计和参数设定。...工作原理是：红外投射器投射出红外散斑，左右两个红外相机采集两张红外图像，处理器根据两张红外图像中的散斑特征点匹配计算视差图，最终得到深度图。所以R200本质上是红外双目技术。 ?...R200的深度测量范围：室内0.5m-3.5m，室外最远10m。实际室外使用范围受环境光照条件影响较大，这是因为红外发射器功率有限，太远的物体上投射的光斑太暗，容易被环境光淹没。...以第一代产品 Astra 和 Astra Pro为例，它们都是基于红外结构光的深度相机，深度图都是 VGA（640×480）分辨率 @30FPS。
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