如何将CNN预测的多幅图像合并成一幅图像？ - 腾讯云开发者社区

今天，我们使用CNN来基于回归进行预测，并与其他一些传统算法进行比较，看看效果如何。我们这里关注的是市场波动率，具体来说，就是股市开盘前后的波动率。...Capped@30 vol_after / vol_before 与原始值的预测相比，MLP的间接预测结果略差，但差别不大。现在我们有了CNN网络可以比较的基准。...我们可以看到，即使预测相同的目标，基于图像的回归也比MLP对应的回归表现得好得多。不通方法的比较： ?...我们可以看到，MLP在预测绝对波动率值时的表现优于其他所有方法，而CNN在预测相对波动率时在各个方面都优于同一网络。...因此，在进行时间序列预测时，CNN是一个很好的选择，尽管它确实需要大量的计算能力来进行图像转换和训练。

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总结 | 优必选悉尼AI研究院何诗怡：基于课程学习的强化多标签图像分类算法

开始介绍今天分享的主要内容，首先介绍多标签图像分类（Multi-label Image Classification），多标签图像分类，顾名思义，就是指一幅图像有多个标签。...但在真实的生活中，一幅图往往是属于多个标签的，比如一幅图有桌子，很有可能也有瓶子，桌子和瓶子都是这幅图像的标签，下面是给出的多标签图例：图（a）中的标签：老虎、雪、西伯利亚虎；图（b）中的标签：老虎...相较于单标签图像分类，多标签图像分类有一些难点：难点一，标签之间存在各种各样的共生关系，比如天空和云彩，一幅图中有天空，很大可能也是有云彩难点二，这种标签之间的关系维度很高，用模型难以衡量难点三，...下图是 deep Q-learning 的网络结构示意图：给出一幅图像，在 VGG 的这个网络中输入已经训练好的 CNN，就会得到一个 feature ，将该图像的 feature 和 action...因为在典型的强化学习问题中，对于每一个 episode 而言，智能体每一步是选取一个动作，一个 episode 的动作可以重叠，但是对多标签图像分类而言，每一幅图都不会存在重复的标签，因此在用强化学习解决多标签图像分类的问题时

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业界 | Facebook最新开源工具——不费吹灰之力识别图片中的对象

我们目睹了图像分类（图像中的内容）与对象检测（对象的位置）两种技术取得的巨大进步（见下方图像中的a，b两个图片）。然而，这两种技术的发展仅仅是理解任意一幅图像或一段视频中最相关视觉内容的小小开端。...近来，我们正在研发设计能够识别并分割一幅图像中的每个对象的技术，见下方图像右侧c图片，这种技术体现出机器视觉系统的一种关键性能，并将带来全新的应用。...两种图像分割技术的结合使得FAIR的机器视觉系统具备检测与精确描述一幅图像中每一个物体的能力。...不过，一台机器可没有看到你描述的图片中的这些人和物，一幅图像被编码成为代表每一个像素颜色值的数组，如第二张照片，右边的一张。因而，我们该如何使机器视觉能够深度理解一幅图像，而不仅仅基于像素层面？...深度网络被专门训练以便能够回答关于图像（分类）简单的“是/否”问答式问题，例如，一幅图像中是否有一头羊？分割物体我们应当如何将深度网络应用于对象检测与图像分割？

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开发 | 自Ian Goodfellow之后，GANs还有哪些开拓性进展？

每一层金字塔样本都包含了图像在某个尺寸下的信息。它其实是原图的一种分解方法。我们来看一下一个简单GAN的输入和输出是什么。生成器接收分布的噪声向量输入，并输出一幅图像。...它的所有条件都与GAN一样，除了一点，生成器和鉴别器都还要接收另一条信息作为输入。这条信息通常是一种类标签，或另一幅图像。...输出将会是一幅将要被上采样，作为下一级金字塔输入的生成图像。因为各层的生成器可以使用不同清晰度下的信息，在连续的层级里生成更精细的输出，所以这个方法是非常有效的。 ? ?...例如，网络的输入可以是“有粉色花瓣的一朵花”，输出就是一幅包含这些元素的图像。这个任务包含两个部分，一是使用自然语言处理的方法来理解输入的描述，另一部分是能够输出精确且自然图片样本的生成网络。...鉴别器读入一幅图片，然后经过一系列卷积层的处理（用BatchNorm和 leaky ReLUs）。

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自 Ian Goodfellow 之后，GANs 还有哪些开拓性进展？

它其实是原图的一种分解方法。我们来看一下一个简单GAN的输入和输出是什么。生成器接收分布的噪声向量输入，并输出一幅图像。...它的所有条件都与GAN一样，除了一点，生成器和鉴别器都还要接收另一条信息作为输入。这条信息通常是一种类标签，或另一幅图像。...输出将会是一幅将要被上采样，作为下一级金字塔输入的生成图像。因为各层的生成器可以使用不同清晰度下的信息，在连续的层级里生成更精细的输出，所以这个方法是非常有效的。 ? ?...例如，网络的输入可以是“有粉色花瓣的一朵花”，输出就是一幅包含这些元素的图像。这个任务包含两个部分，一是使用自然语言处理的方法来理解输入的描述，另一部分是能够输出精确且自然图片样本的生成网络。...鉴别器读入一幅图片，然后经过一系列卷积层的处理（用BatchNorm和 leaky ReLUs）。

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CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）

这使得我们开始的时候不是扁平的。现在让我们来看一幅来自MNIST数据集的手写图像。这个图像有两个不同的维度，高度和宽度。 ? 高度和宽度分别为18 x 18。...这些尺寸告诉我们这是裁剪过的图像，因为MNIST数据集是包含28 x 28的图像。现在让我们看看如何将这两个高度轴和宽度轴展平为单个长度为324的轴。上图显示了我们的扁平化输出，其单轴长度为324。...] tensor([[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]]) 我们在第一幅图像中有第一个颜色通道...[0][0] tensor([[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]) 我们在第一幅图像的第一颜色通道中有第一行像素...由于我们需要对批处理张量中的每个图像进行单独的预测，因此此扁平化的批次在我们的CNN中无法很好地起作用，现在我们一团糟。解决方案是在保持batch 轴不变的情况下使每个图像变平。

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看了这篇文章，了解深度卷积神经网络在目标检测中的进展

3，测试过程中，每一个候选区域都要提取一遍特征，而这些区域有一定重叠度，各个区域的特征提取独立计算，效率不高，使测试一幅图像非常慢。...特别是在测试一幅新图像时，如果不考虑生成候选区域的时间，可以达到实时检测。生成候选区域的 selective search 算法处理一张图像大概需要 2s 的时间，因此成为该方法的一个瓶颈。...这两个网络的前几层都要计算卷积，如果让它们在这几层共享参数，只是在末尾的几层分别实现各自的特定的目标任务，那么对一幅图像只需用这几个共享的卷积层进行一次前向卷积计算，就能同时得到候选区域和各候选区域的类别及边框...ROI 内的局部特征，二是将不同卷积层得到的特征连接起来，作为一个多尺度特征用来预测。...在测试阶段，该网络对每一个边界框中分别包含各个类别的物体的可能性进行预测，并且对边界框进行调整以适应目标物体的形状。 ? SSD 在训练时只需要一幅输入图像和该图像中出现的物体的边界框。

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生成对抗网络（GAN）研究年度进展评述

图像生成这里尝试给「图像生成」一个大致定义：图像生成的目的是，学习一个生成模型，能够将来自于输入分布的一幅图像或变量转变成为一幅输出图像。...比如，输入分布可以是来自于所有斑马的一幅图像，输出分布是所有正常马的图像，这样系统要学习的其实是这两种图像之间的映射（mapping）。...大家以前就认为，这是一个一对一的映射，其实不是。它实际上是一对多的映射。不同的人来描述一幅图，就会产生不同的语句。...如下图右边性别转换的例子，输入是一张男性图像，输出是一张女性图像。显然我们需要的并不是从输入到任意一幅女性人脸图像的映射，二是要求输出的女性图像要跟输入的男性图像尽可能像，这个转换才是有意义的。...InfoGAN 生成图像之后，不仅要求生成图像和真实图像难以区分，还要求能够从生成图像中预测出 C，这样就为输入和输出建立起了一个联系。

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更丰富的卷积特征用于目标边缘检测

那么，我们为什么不充分利用现在的CNN特征呢？？？在此基础上，提出了一种充分利用CNN特征的新深层结构-更丰富的卷积特征(RCF)，以图像对图像的方式对边缘检测进行像素级预测。...RCF将所有卷积特征封装成更有区分性的表示，从而很好地利用了丰富的特征层次结构，并且可以通过反向传播进行训练。RCF充分利用对象的多尺度和多层次信息，全面地进行图像到图像的预测。...一方面，去除了全连接的图层，形成一个全卷积的网络来进行图像到图像的预测；另一方面，增加池化层会使步长增加两倍，往往导致边缘定位的退化； VGG-16中的每个Conv层连接到内核大小为1×1、深度为21的...这个边缘数据集通常由几个注释者使用他们关于对象或对象部分的存在的知识来标记。虽然人类的认知能力不同，但对于同一幅图像，这些人标记的边缘具有很高的一致性。...对于每幅图像，平均所有的Ground Truth，生成一幅从0到1的边缘概率图。 ? 多尺度分层边缘检测 ? 在单尺度边缘检测中，将原始图像传送到微调的RCF网络中，然后输出是边缘概率图。

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天价耶稣像是达·芬奇画的吗？美国夫妇开发AI程序，CNN检测艺术伪造

这幅画是拍卖市场迄今为止成交的最贵的艺术品，2017年以4.5 亿美元（约合29亿人民币）在纽约佳士得夜拍上成交。然而，这究竟是不是达·芬奇所画，至今都还有人怀疑。...一是尺寸，一幅画的高分辨率图像对于传统的 CNN 来说太大了，而适合 CNN 的图像又可能缺乏需要辨别的信息。二是数据，神经网络需要数千个训练样本，「数量就是质量。」...如果用50 幅伦勃朗画的肖像，和 50 幅随机选择的其他艺术家的肖像画作，训练出的系统可以区分伦勃朗和毕加索（两人风格大相径庭），但是难以分辨出他的学生和模仿者，更不用说伪造者了。...「CNN的中间部分是一系列卷积层，可以逐步分解图像的细节，再以某种不可思议的方式进行分类。」...Steven指出，科学测量可以确定一幅画的年代和画作细节，但是无法直接判断其创作者，因为这需要对风格和技术作出准确的判断。不过，计算机分析非常适合完成这一判断任务。

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更丰富的卷积特征用于目标边缘检测（文末附有论文及源码下载）

那么，我们为什么不充分利用现在的CNN特征呢？？？在此基础上，提出了一种充分利用CNN特征的新深层结构-更丰富的卷积特征(RCF)，以图像对图像的方式对边缘检测进行像素级预测。...3 亮点 RCF将所有卷积特征封装成更有区分性的表示，从而很好地利用了丰富的特征层次结构，并且可以通过反向传播进行训练。RCF充分利用对象的多尺度和多层次信息，全面地进行图像到图像的预测。...一方面，去除了全连接的图层，形成一个全卷积的网络来进行图像到图像的预测；另一方面，增加池化层会使步长增加两倍，往往导致边缘定位的退化； VGG-16中的每个Conv层连接到内核大小为1×1、深度为21的...Annotator-robust损失函数这个边缘数据集通常由几个注释者使用他们关于对象或对象部分的存在的知识来标记。虽然人类的认知能力不同，但对于同一幅图像，这些人标记的边缘具有很高的一致性。...对于每幅图像，平均所有的Ground Truth，生成一幅从0到1的边缘概率图。多尺度分层边缘检测在单尺度边缘检测中，将原始图像传送到微调的RCF网络中，然后输出是边缘概率图。

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目标检测分割--Mask R-CNN

拓展到图像分割上，提出了 Mask R-CNN 简单快捷的解决 Instance segmentation，什么是 Instance segmentation，就是将一幅图像中所有物体框出来，并将物体进行像素级别的分割提取...Mask R-CNN: Mask R-CNN 也是采用了两个步骤，第一个步骤就是 RPN 提取候选区域，在第二个步骤，平行于预测类别和坐标信息，对于每个 RoI, Mask R-CNN 输出一个二值 mask...这与当前大部分系统不一样，当前这些系统的类别分类依赖于 mask 的预测。我们还是沿袭了 Fast R-CNN 的精神，它将矩形框分类和坐标回归并行的进行，这么做很大的简化了R-CNN的流程。...Mask Representation: 对于每个 RoI 我们使用一个 FCN 网络来预测 m*m mask。m*m是一个小的特征图尺寸，如何将这个小的特征图很好的映射到原始图像上？...将图像长宽较小的一侧归一化到 800个像素。

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【知识星球】图像降噪模型和数据集内容开启更新，经典问题永垂不朽！

而这里的DncNN模型则采用了一种不同的思路，不是直接输出去噪图像，而是预测残差图像，即噪声观察和潜在的干净图像之间的差异，网络结构如上，损失函数如下： ?...下面再看contextual autoencoder，它将输入图像和注意力分布图Concat后作为输入，应用基于跳层连接的编解码结构。其损失包含两部分，多尺度的编解码损失和感知损失。...而判别器，也使用了注意力机制，从判别器中间某层提取特征输入CNN获得Attention Map，在输入下一层之前将其与判别网络的原始特征相乘从而引导判别器将注意力集中在Attention Map所指定的区域上...上面第一幅图是和一些主流方法的对比，第二幅图是采用不同模块的本方法自身对比，A表示单独编解码结构，A+d表示编解码结构+判别器，A+ad表示编解码结构+判别器+编解码结构添加注意力机制，Aa+AD是完整结构...对于低噪声图像来说，同样的配置采集两次，一幅是最开始，另一幅是采集完高噪声图像后再采集，如果PSNR低于34，则该图就会被丢弃。 [1] Anaya J, Barbu A.

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基于机器学习的视频编码优化

视频编码标准的演进视频编码标准的演进 H.264 运动补偿变换编码（可能是 DCT） MPEG-4 亚像素运动补偿帧内预测 H.264 可变大小块分区环路滤波多参考系 CABAC...HEVC 我们可以从视频编码的流程中提取一些问题。三个抽象问题：递归二分类多类别的分类递归的多类别分类通过确定 CU 是否分裂，可以将 CU 大小决策制定为递归二元分类。...优化编码模块基于学习的优化编码：预测编码帧内预测帧间预测变换编码增强帧内预测一些工作利用学习方法来预测一幅图像中的其他像素。...（帧内预测）在帧内预测中，一些工作通过使用轻量级 CNN 专注于超分辨率。帧间预测方案如下所示：帧间预测有基于 GAN 的帧内预测。...基于 GAN 的帧内预测视觉质量评估指标这里给出一些可能的指标峰值信噪比均方误差 SSIM FSIM 多尺度 SSIM MOVIE .... 然而，机器很难分析视频或图像的质量。

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Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks

ImageNet 分类数据库上的图像大多数含有一个位于图像中心的物体，该物体在图像中的位置和尺寸变化比较大。解决这个问题的第一个思路就是在图像多个位置多个尺度应用CNN网络，类似滑动窗口的方法。...3.1 Model Design and Training 我们在 ImageNet 2012 训练数据上训练我们的网络（1.2百万张图像，1000类），多尺度输入图像，采用 DropOut，具体一些参数设置看文献...对一幅任意尺寸图像卷积 ConvNet 的结果就是对应一个尺度生成一个 spatial map, 每个点是一个 C 维向量，对应C类的概率。但是，网络整体的下采样率是 2*3*2*3=36。...（a）对于一幅图像，给定尺度，我们开始于没有池化的第5层卷积特征 maps （b）对于每个为池化 maps，我们使用 3*3 最大池化操作，不重叠区域，重复 3*3次，x,y方向分别平移像素位置{0...图像黄色区域是滑动窗口对应多计算的部分 4 Localization 针对定位问题，我们从训练好的分类网络开始，将分类器层替换为一个回归网络，训练它输出每个位置和尺度对应物体矩形框坐标。

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CV岗位面试题：简单说下YOLOv1,v2,v3,v4各自的特点与发展史

YOLOv4 四、总结一、任务描述目标检测是为了解决图像里的物体是什么，在哪里的问题。输入一幅图像，输出的是图像里每个物体的类别和位置，其中位置用一个包含物体的框表示。...类竞赛数据集上对卷积层进行预训练然后再把网络根据检测任务微调检测流程 a) 输入一幅多目标图像 b) 将图像划分成多个网格 c) 通过网络得到每个网格的分类概率，以及各网格预测的框+置信度 d)...因为回归问题没有复杂的流程（pipeline）。可以基于整幅图像预测（看全貌而不是只看部分）。...因为能看到图像全貌，与 Fast R-CNN 相比，YOLO 预测背景出错的次数少了一半。学习到物体的通用表示（generalizable representations），泛化能力好。...如果某个框的重叠度比其他框都高，它的分数就是 1，忽略那些不是最好的框且重叠度大于某一阈值（0.5）的框类别预测：和 YOLOv2 一样，YOLOv3 仍然采取多标签分类多尺度预测使用新网络 Darknet

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【深度学习】深度图像检测算法总结与对比

RCNN在特征提取阶段对每一个proposal均需要做一遍前向CNN计算，如果用VGG进行特征提取，处理一幅图像的所有proposal需要47s。...基于CPU实现的Selective Search提取一幅图像的所有Proposals需要约2s的时间。在不计入proposal提取情况下，Fast-R-CNN基本可以实时进行目标检测。...但是，如果从端到端的角度考虑，显然proposal提取成为影响端到端算法性能的瓶颈。目前最新的EdgeBoxes算法虽然在一定程度提高了候选框提取的准确率和效率，但是处理一幅图像仍然需要0.2s。...因此计算regression loss和总Loss方式如下： RPN训练设置：在训练RPN时，一个Mini-batch是由一幅图像中任意选取的256个proposal组成的，其中正负样本的比例为1：...4.训练时（例如600*1000的输入图像），如果reference box （即anchor box）的边界超过了图像边界，这样的anchors对训练Loss不产生影响，即忽略掉这样的Loss.一幅600

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医学图像处理最全综述「建议收藏」

在一幅图像上同时表达来自多种成像源的信息，医生就能做出更加准确的诊断或制定出更加合适的治疗方法[16]。...图像配准的定义如果这种映射是一一对应的，即一幅图像空间中的每一个点在另外一幅图像空间中都有对应点，或者至少在医疗诊断上感兴趣的那些点能够准确或近似准确的对应起来，我们就称之为配准[17,18]。...4、图像融合图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可读性，对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。...伪彩色显示一般以某个图像为基准,用灰度色阶显示，另一幅图像叠加在基准图像上，用彩色色阶显示。...图12 多模态医学图像融合的例子。

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为什么我的CNN石乐志？我只是平移了一下图像而已

方栗子发自凹非寺量子位出品 | 公众号 QbitAI 一般来说，图像经过小小的平移和变形之后，人类还是信任CNN能够把它们泛化，识别出里面的物体。...然而，来自耶路撒冷希伯来大学的两位研究人员发现，一幅图像被平移了几个像素之后，现在的CNN就很容易认不出来。旋转和缩放，也是一样。...Jaggedness越大，表示CNN越不坚定。 ? 统计图上，每一行的色带，表示的是一幅图像的预测结果，而横轴的延伸代表平移的过程。纯色的色带，表示很稳。混色的色带，表示不稳。...看上去，VGG16是最稳的，而更加现代化的ResNet50和Inception ResNet-V2，面对同一幅图的简单变换，给出的答案就没有那么统一。...当然，这也和ImageNet数据集里，物体在图像中的位置不够多样化，有关。 ? 于是，团队还用了一个位置更加随机的数据集来测试。发现人类的识别不会受到影响，而CNN还是时而疑惑。

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人工智能让遥感数据释放巨大潜能

来源：机器之心(almosthuman2014) 采用卷积神经网络（CNN）和卫星图像数据来预测区域收入水平的方法已经越来越广泛，部分方案正在尝试逐步商业化以推向市场。...事实上，采用卷积神经网络（CNN）和卫星图像数据来预测区域收入水平的方法已经越来越广泛，部分方案正在尝试逐步商业化以推向市场。...「这类方案的基本思路是通过建模并提取与收入密切相关的特征进行预测。但我们的研究表明，事实可能并非如此，所以需要更为深入地了解 CNN 是如何将视觉特征整合到预测模型中的。」...该研究证实了卷积神经网络（CNN）针对卫星图像数据深入分析的潜能。图 1：巴黎地区实际统计（左）和算法预测（右）的人均收入地图对比。...但 Abitbol & Karsai 仍试图解释其模型的预测结果，以便更好地理解它是如何为每一幅图像推断出特定的收入。

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波动率预测：基于CNN的图像识别策略（附代码）

总结 | 优必选悉尼AI研究院何诗怡：基于课程学习的强化多标签图像分类算法

业界 | Facebook最新开源工具——不费吹灰之力识别图片中的对象

开发 | 自Ian Goodfellow之后，GANs还有哪些开拓性进展？

自 Ian Goodfellow 之后，GANs 还有哪些开拓性进展？

CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）

看了这篇文章，了解深度卷积神经网络在目标检测中的进展

生成对抗网络（GAN）研究年度进展评述

更丰富的卷积特征用于目标边缘检测

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更丰富的卷积特征用于目标边缘检测（文末附有论文及源码下载）

目标检测分割--Mask R-CNN

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【深度学习】深度图像检测算法总结与对比

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