SRMD的内容上篇,已经介绍,本文主要介绍SRMD的升级版,解决SRMD的诸多问题, 并进行模拟实验. 进行双三次差值(bicubic)===>对应matlab imresize() %% read images im = {}; scale_factor = ; im_ = dir('E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\*.jpg'); path = ['E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\',im_(…

Leetcode之二分法专题-278. 第一个错误的版本(First Bad Version) 你是产品经理,目前正在带领一个团队开发新的产品.不幸的是,你的产品的最新版本没有通过质量检测.由于每个版本都是基于之前的版本开发的,所以错误的版本之后的所有版本都是错的. 假设你有 n 个版本 [1, 2, ..., n],你想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本. 你可以通过调用 bool isBadVersion(version) 接口来判断版本号 version 是否在单元测试中出错.实现…

CVPR2019的文章,解决SRMD的诸多问题, 并进行模拟实验. 进行双三次差值(bicubic)===>对应matlab imresize() %% read images im = {}; scale_factor = 6; im_ = dir('E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\*.jpg'); path = ['E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\',im_(1).name]; im{1} =…

背景: 最近,在Nvidia的GPU嵌入式开发板Jetson TX1(简称TX1)上移植深度学习目标检测算法YOLO.在TX1上安装了官方提供的opencv版本——OpenCV4Tegra(OpenCV-2.4.12),但是使用该版本opencv VideoCapture在读取摄像头数据时出错,显示错误: Unable to stop the stream.: Device or resource busy Unable to stop the stream.: Bad file descrip…

最近项目上一直都是用Spyder直接运行.py文件的方式来执行每日的自动化程序,每天都要手动去点击Run来执行一次,所以考虑把.py文件直接打包成exe,然后用windows的task schedule功能来让它自动每天运行. 用pyinstaller来打包exe文件,同时为了便于维护,给exe文件添加文件版本file version信息. 1. 安装pyinstaller 机器上的python环境是直接安装的Anaconda软件,所以直接打开“Anaconda Prompt”来安装pyinst…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1811.05181.pdf github:https://github.com/libuyu/GHM_Detection 摘要 尽管单阶段的检测器速度较快,但在训练时存在以下几点不足,正负样本之间的巨大差距,同样,easy,hard样本的巨大差距.本文从梯度角度出发,指出了上面两个不足带来的影响.然后,作者进一步提出了梯度协调机制(GHM)用于避开上面的不足.GHM的思想可以嵌入到用于分类的交叉熵损失或者用于回归的Smooth-L1损失中,…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.08900.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 摘要 基于关键点模式进行目标检测是一种新的方法,他并不需要依赖于anchor boxes,是一种精简的检测网络,但需要大量的预处理才能得到较高的准确率.本文提出CornerNet-Lite,是CornerNet两种变形的组合,一个是CornerNet-Saccade,基于attention机制,从而并不需要…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1903.00621 摘要 本文提出了基于无anchor机制的特征选择模块,是一个简单高效的单阶段组件,其可以结合特征金字塔嵌入到单阶段检测器中.FSAF解决了传统基于anchor机制的两个限制:(1)启发式的特征选择(2)overlap-based anchor采样.FSAF的通用解释是将在线特征选择应用于与anchor无关的分支的训练上.即无anchor的分支添加到特征金字塔的每一层,从而可以以任意层次对box进行编码解码.训练过程中,将…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 github:code will be available 摘要 区域anchor是现阶段目标检测方法的重要基石.大多数好的目标检测算法都依赖于anchors机制,通过预定义好的尺寸及大小在空间位置上进行均匀的采样.本文提出了一个可替换的解决方案-Guided Anchoring,该方法利用语义特征对anchor进行引导.该方法预测感兴趣目标物的中心的同时预测不同位置处的长宽尺寸及比例大小.在得到anchor的形状之后,…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1902.05093 github:https://github.com/lingtengqiu/Deeperlab-pytorch 摘要 本文提出了一种bottoom-up,single-shot的全景图像分析方法.全景图像分析包含"stuff"形式(类别)的语义分割及“thing”形式(区别不同个体)的实例分割.目前,全景图像分析的经典方法是由语义分割任务及实例分割任务的独立的模块组成,同时其需要进行多次inference操作.…