图像恢复的MAP推理公式: $\hat{x}\text{}=\text{}$arg min$_{x}\frac{1}{2}||\textbf{y}\text{}-\text{}\textbf{H}x||^{2}\text{}+\text{}\lambda\Phi(x)$ 正则化项$\Phi(x)$对应恢复的表现扮演了至关重要的角色: $\textbf{z}_{k+1}\text{}=\text{}Denoiser(\textbf{x}_{k+1},\sqrt{\lambda/\mu})$ 然后介…

首先申明本人的英语很搓,看英文非常吃力,只能用这种笨办法来方便下次阅读.有理解错误的地方,请别喷我. 什么是卷积和什么是卷积神经网络就不讲了,自行google.从在自然语言处理的应用开始(SO, HOW DOES ANY OF THIS APPLY TO NLP?). 和图像像素不同的是,在自然语言处理中用矩阵来代表一句话或者一段话作为输入,矩阵的每一行代表一个token,可以是词,也可以是字符.这样每一行是一个向量,这个向量可以是词向量像word2vec或者GloVe.也可以是one-hot向…

“卷积神经网络(CNN)的时代已经过去了!” ——Geoffrey Hinton 酝酿许久,深度学习之父Geoffrey Hinton在10月份发表了备受瞩目的Capsule Networks(CapsNet). Hinton本次挟CapsNet而来,大有要用它取代CNN的气势. 今天,有科技媒体发布Capsule Networks(CapsNet)开源的消息,去寻找Github链接后,发现本次开源非常低调且隐蔽,隐藏在谷歌tensorflow的专题之下,没有相关报道,谷歌也搜不到,不熟悉Git…

前言   在学计算机视觉的这段时间里整理了不少的笔记,想着就把这些笔记再重新整理出来,然后写成Blog和大家一起分享.目前的计划如下(以下网络全部使用Pytorch搭建): 专题一:计算机视觉基础 介绍CNN网络(计算机视觉的基础) 浅谈VGG网络,介绍ResNet网络(网络特点是越来越深) 介绍GoogLeNet网络(网络特点是越来越宽) 介绍DenseNet网络(一个看似十分NB但是却实际上用得不多的网络) 整理期间还会分享一些自己正在参加的比赛的Baseline 专题二:GAN网络 搭建普…

放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较 在辞旧迎新的时刻,大家都在忙着回顾过去一年的成绩(或者在灶台前含泪数锅),并对2019做着规划,当然也有不少朋友执行力和工作效率比较高,直接把2018年初制定的计划拷贝一下,就能在3秒钟内完成2019年计划的制定,在此表示祝贺.2018年从经济角度讲,对于所有人可能都是比较难过的一年,而对于自然语言处理领域来说,2018年无疑是个收获颇丰的年头,而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话,那么当之无愧的…

(Source:https://blog.sicara.com/image-registration-sift-deep-learning-3c794d794b7a)  图像配准方法概述 图像配准广泛用于遥感,医学图像,计算机视觉等.通常,它的应用根据图像获取方式主要分为四组: 不同视角(多视角分析)——从不同视角获取同一场景图像.其目的是为了获得更大的2D视图或者扫描场景的3D表示.应用示例:遥感-被检区域图像的拼接.计算机视觉-形状恢复(立体形状). 不同时间(多时分析)——从不同时间获取同…

SPPNet论文翻译 <Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition> Kaiming He 摘要:         当前深度卷积神经网络(CNNs)都需要输入的图像尺寸固定(比如224×224).这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度(因为要经过crop/warp).本文给网络配上一个叫做“空间金字塔池化”(spatial pyramid pooling,…

一.机器翻译及相关技术 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经网络翻译(NMT). 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词.输出序列的长度可能与源序列的长度不可. 数据预处理: 将数据集清洗.转化为神经网络的输入minbatch 空格处理编码.数据清洗. 大小写修改 分词source: 字符串----单词组成的列表 单词表里的特殊符号: 句子开始符.句子结束符.未知单词 建立字典 token单词组成的列表----单词id组成的列表 toke…

  图像配准(Image Registration)是计算机视觉中的基本步骤.在本文中,我们首先介绍基于OpenCV的方法,然后介绍深度学习的方法. 什么是图像配准 图像配准就是找到一幅图像像素到另一幅图像像素间的空间映射关系.这些图像可以是不同时间(多时间配准),不同传感器在不同地方拍摄(多模式配准).这些图像之间的空间关系可以是刚性(rigid)^1(平移和旋转),仿射(affine)^2(例如剪切),单应性^3(homographies)或复杂的大变形模型(complex large de…

Transformer 在之前的章节中,我们已经介绍了主流的神经网络架构如卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs).让我们进行一些回顾: CNNs 易于并行化,却不适合捕捉变长序列内的依赖关系. RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖,但是却难以实现并行化处理序列. 为了整合CNN和RNN的优势,[Vaswani et al., 2017] 创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型.该模型利用attention机制实现了并行化捕捉序列依赖,并且同时处理序列的每个位置的to…