基于深度残差网络的JPEG图像超分辨率 JPEG Image Super-Resolution via Deep Residual Network PDF https://www.researchgate.net/publication/326203235_JPEG_Image_Super-Resolution_via_Deep_Residual_Network   在许多实际场景中,要获得超分辨率的图像不仅具有低分辨率(LR),而且还具有JPEG压缩特性,而现有的大多数超分辨率方法都采用无压缩…

题外话: From <白话深度学习与TensorFlow> 深度残差网络: 深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低,准确率无法有效提升的问题(也称为网络退化). 甚至在一些场景下,网络层数的增加反而会降低正确率.这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题(overfitting,所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现的过于优越,导致在验证数据集及测试数据集中表现不佳,即为了得到一致假设而使假设变得过度复杂).解决思路是尝试着使他们引入这些刺…

使用深度学习的超分辨率介绍 关于使用深度学习进行超分辨率的各种组件,损失函数和度量的详细讨论. 介绍 超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像恢复高分辨率(HR)图像的过程.由于较小的空间分辨率(即尺寸)或由于退化的结果(例如模糊),图像可能具有"较低分辨率".我们可以通过以下等式将HR和LR图像联系起来:LR = degradation(HR) 显然,在应用降级函数时,我们从HR图像获得LR图像.但是,我们可以反过来吗?在理想的情况下,是的!如果我们知道确切的降级函数,通过将其逆应用于…

深度在神经网络中有及其重要的作用,但越深的网络越难训练. 随着深度的增加,从训练一开始,梯度消失或梯度爆炸就会阻止收敛,normalized initialization和intermediate normalization能够解决这个问题.但依旧会出现degradation problem:随着深度的增加,准确率会达到饱和,再持续增加深度则会导致准确率下降.这个问题不是由于过拟合造成的,因为训练误差也会随着深度增加而增大. 假定输入是x,期望输出是H(x),如果我们直接把输入x传到输出作为初始…

ASEGAN:WGAN音频超分辨率 这篇文章并不具有权威性,因为没有发表,说不定是外国的某个大学的毕业设计,或者课程结束后的作业.或者实验报告. CS230: Deep Learning, Spring 2018, Stanford University, CA. (LateX template borrowed from NIPS 2017.) 作者:Jonathan Gomes-Selman, Arjun Sawhney, WoodyWang 摘要 本文提出使用Wasserstein(沃瑟斯…

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito Koishida 摘要 语音超分辨率(SSR)或语音带宽扩展的目标是由给定的低分辨率语音信号生成缺失的高频分量.它有提高电信质量的潜力.我们提出了一种新的SSR方法,该方法利用生成对抗网络(GANs)和正则化(regularization)方法来稳定GAN训练.生成器网络是有一维卷积核的卷积自编码器,…

目录 主要内容 代码 He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep Residual Learning for Image Recognition[C]. computer vision and pattern recognition, 2016: 770-778. @article{he2016deep, title={Deep Residual Learning for Image Recognition}, author={He, Kaiming and Zhang,…

Convolutional Neural Networks are great: they recognize things, places and people in your personal photos, signs, people and lights in self-driving cars, crops, forests and traffic in aerial imagery, various anomalies in medical images and all kinds…

作者:何凯明等,来自微软亚洲研究院: 这篇文章为CVPR的最佳论文奖:(conference on computer vision and pattern recognition) 在神经网络中,常遇到的问题: 1.   当网络变深以后的 vanishing/exploding gradient 问题:  对于这一个问题,现在可以说差不多已经有解决的办法了,如:使用 ReLU激活函数. 良好的权值初始化方法 .还有 intermediate normalization layers(即网络中间的…

Abstract We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, inste…

Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun           Microsoft Research {kahe, v-xiangz, v-shren, jiansun}@microsoft.com Abstract摘要 Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the traini…

Deep Residual Learning for Image Recognition 简介 这是何大佬的一篇非常经典的神经网络的论文,也就是大名鼎鼎的ResNet残差网络,论文主要通过构建了一种新的网络结构来解决当网络层数过高之后更深层的网络的效果没有稍浅层网络好的问题,并且做出了适当解释,用ResNet很好的解决了这个问题. 背景 深度卷积神经网络已经在图像分类问题中大放异彩了,近来的研究也表明,网络的深度对精度起着至关重要的作用.但是,随着网络的加深,有一个问题值得注意,随着网络一直堆叠…

Introduction 超分是一个在 low level CV 领域中经典的病态问题,比如增强图像视觉质量.改善其他 high level 视觉任务的表现.Zhang Kai 老师这篇文章在我看到的超分文章里面是比较惊艳我的一篇,首先他指出基于学习(learning-based)的方法表现出高效,且比传统方法更有效的特点.可是比起基于模型(model-based)的方法可以通过统一的最大后验框架来解决不同的 scale factors.blur kernels 和 noise levels 的…

最近在做一个分类的任务,输入为3通道车型图片,输出要求将这些图片对车型进行分类,最后分类类别总共是30个. 开始是试用了实验室师姐的方法采用了VGGNet的模型对车型进行分类,据之前得实验结果是训练后最高能达到92%的正确率,在采用了ImageNet训练过的DataLayer之后,可以达到97%的正确率,由于我没有进行长时间的运行测试,运行了十几个小时最高达到了92%的样子. 后来是尝试使用Deep Residual Learning的ImageNet(以后简称ResNet)的实现方法,十几个小…

XiangBai--[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予 代码下载 方法概括 文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题 端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→…

The state of the art of non-linearity is to use ReLU instead of sigmoid function in deep neural network, what are the advantages? I know that training a network when ReLU is used would be faster, and it is more biological inspired, what are the other…

Decoupled Deep Neural Network for Semi-supervised Semantic Segmentation xx…

Deep Learning: Assuming a deep neural network is properly regulated, can adding more layers actually make the performance degrade? I found this to be really puzzling. A deeper NN is supposed to be more powerful or at least equal to a shallower NN. I…

This example shows how to use Neural Network Toolbox™ to train a deep neural network to classify images of digits. Neural networks with multiple hidden layers can be useful for solving classification problems with complex data, such as images. Each l…

Capel, David, and Andrew Zisserman. "Computer vision applied to super resolution." Signal Processing Magazine, IEEE 20, no. 3 (2003): 75-86. 简介 超分辨率重建的目的是使用一组低分辨率的图像来估计一副高分辨率图像.重建主要通过两个步骤来完成:配准低分辨率的图片组到一个公共的坐标系,然后使用图像的生成模型(generative image model…

Deep Belief Network3实例3.1 测试数据按照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 DBN实例//****************例2(读取固定样本:来源于经典优化算法测试函数Sphere Model)***********// //2 读取样本数据 Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN) valdata_path ="/user/huangmeiling/deeplearn/data1" valexamples =ww…

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 实例 3.1 測试数据 依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 DBN实例 (读取固定样本:来源于经典优化算法測试函数Sphere Model)***********// //2 读取样本数据 Logger.getRootLogger.setLe…

Deep Belief Network简介 1. 多层神经网络存在的问题 常用的神经网络模型, 一般只包含输入层, 输出层和一个隐藏层: 理论上来说, 隐藏层越多, 模型的表达能力应该越强.但是, 当隐藏层数多于一层时, 如果我们使用随机值来初始化权重, 使用梯度下降来优化参数就会出现许多问题[1]: 如果初始权重值设置的过大, 则训练过程中权重值会落入局部最小值(而不是全局最小值). 如果初始的权重值设置的过小, 则在使用BP调整参数时, 当误差传递到最前面几层时, 梯度值会很小, 从而使得权…

这里介绍一种深度残差网(deep residual networks)的训练过程: 1.通过下面的地址下载基于python的训练代码: https://github.com/dnlcrl/deep-residual-networks-pyfunt 2.这些训练代码需要和pydataset包.下面介绍这两个包的安装方法. (1)pyfunt需要安装. 用命令:pip install git+git://github.com/dnlcrl/PyFunt.git  进行下载安计.        安装时…

背景 经典MLP不能充分利用结构化数据,本文提出的DIN可以(1)使用兴趣分布代表用户多样化的兴趣(不同用户对不同商品有兴趣)(2)与attention机制一样,根据ad局部激活用户兴趣相关的兴趣(用户有很多兴趣,最后导致购买的是小部分兴趣,attention机制就是保留并激活这部分兴趣).   评价指标 按照user聚合样本,累加每个user组的sum(shows*AUC)/sum(shows).paper说实验表明GAUC比AUC准确稳定.   DIN算法         左边是基础模型,也…

ResNet网络,本文获得2016 CVPR best paper,获得了ILSVRC2015的分类任务第一名. 本篇文章解决了深度神经网络中产生的退化问题(degradation problem).什么是退化问题呢?如下图: 上图所示,网络随着深度的增加(从20层增加到56层),训练误差和测试误差非但没有降低,反而变大了.然而这种问题的出现并不是因为过拟合(overfitting). 照理来说,如果我们有一个浅层的网络,然后我们可以构造一个这样的深层的网络:前面一部分的网络和浅层网络一模一样,…

[论文笔记]Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior 论文基本信息 会议: IEEE(2016 IEEE 40th Annual Computer Software and Applications Conference) 单位: Nagoya University(名古屋大学).NTT Secure Platform Laboratories(NTT安全平台实验室) 方法概述 数据:81个恶意软件日志文件…

这一个专题将会是有关AlphaGo的前世今生以及其带来的AI革命,总共分成三节.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意. Road to AI Revolution(通往AI革命之路),在这里我们将探索AlphaGo各项核心技术的源头及发展历程: Countdown to AI Revolution(AI革命倒计时),在这里我们将解构AlphaGo,看它是如何诞生的: AI Revolution and Beyond(AI革命及未来发展),在这里我们将解构AlphaGo Zer…

之前提到,深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题,这个问题产生的根源详见之前的读书笔记.在 Batch Normalization 中,我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域,在一定程度上缓解了这种问题.不过,当网络的层数急剧增加时,BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失.这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种问题.下面我按照自己的理解浅浅地水一下 Deep Residual Learning 的基本思想,并…

XiangBai——[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予 代码下载 方法概括 文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题 端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→…