目录 空间滤波(Spatial Filtering) 基于距离的高斯滤波 双边滤波(Bilateral filtering) 联合双边滤波(Joint Bilateral filtering)[2017] 一些改进及优化 加速 filtering: 可分离的高斯滤波 加速 filtering: a-trous wavelet jittering outliers removal 时域滤波(Temporal Filtering) Temporal Filtering 一些改进及优化 clampin…

目录 Nvidia Real-time Denoisers(NRD) v3.x ReBLUR 前置知识 空间滤波(Spatial Filtering):Diffuse & Specular 泊松分布样本(poisson samples) 自适应半径(adaptive radius) 模糊权重(blur weight) sampling space & anisotropic sampling 时间滤波(Temporal Filtering):Diffuse surface motion 历…

起源:PCA.特征提取.... 随着一些奇怪的高维数据出现,比如图像.语音,传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战. 数据维度过高,数据单调,噪声分布广,传统方法的“数值游戏”很难奏效.数据挖掘?已然挖不出有用的东西. 为了解决高维度的问题,出现的线性学习的PCA降维方法,PCA的数学理论确实无懈可击,但是却只对线性数据效果比较好. 于是,寻求简单的.自动的.智能的特征提取方法仍然是机器学习的研究重点.比如LeCun在1998年CNN总结性论文中就概括了今后机器学习模型的基本架构. 当然…

看到SE的技术文档关于降噪的决定研究一下,本次试验场景: 文章中提到了3中主要滤波方法,最后一种方法又有三种方式分别为Conventional geometry-aware filtering,Distribution-Aware Filtering,Specular Lobe-Aware Filtering and Upsampling根据公式做了一些,自己弄得除噪方法不知道是否正确,虽然有效果=  =: 博主的步骤:1.    找出噪波(包括噪波与贴图上的细节)2.    算出specular…

1.自动编码器 自动编码器首先通过下面的映射,把输入 $x\in[0,1]^{d}$映射到一个隐层 $y\in[0,1]^{d^{'}}$(编码器): $y=s(Wx+b)$ 其中 $s$ 是非线性的函数,例如sigmoid. 隐层表示 $y$ ,即编码然后被映射回(通过解码器)一个重构的 $z$,形状与输入$x$ 一样: $z=s(W^{'}y+b^{'})$ 这里 $W^{'}$ 不是表示 $W$ 的转置.$z$ 应该看作在给定编码 $y$ 的条件下对 $x$ 的预测.反向映射的权重矩阵 $…

一.简单介绍大数据技术产物 “大数据”一词首先出现在2008年9月<Nature>杂志发表的一篇名为“Big Data: Wikiomics”的文章上(Mitch,2008).“大数据科学”尚未有统一定义,但是科学家普遍认为它是以海量的多元异构数据为主要研究对象,以大数据的存储.处理和理解方法为主要研究内容,以新兴的计算技术为主要研究工具,以扩展人类对数据的利用能力为主要目标的一门新兴的综合性学科.它主要针对当前海量(volume).多元(variety)和高速更新(velocity)数据的处…

https://blog.csdn.net/satlihui/article/details/81006906 https://blog.csdn.net/github_39611196/article/details/85246236 https://blog.csdn.net/q1242027878/article/details/84679093 https://blog.csdn.net/zbzcDZF/article/details/86570761 自编码器autocoder (以下…

过去的一年见证了人类百年不遇的大事记,也见证了多种视频应用的厚积薄发.而因此所带来的视频数据量的爆发式增长更加加剧了对高效编解码这样的底层硬核技术的急迫需求. 新视频编解码标准 VVC 定稿不久之后,阿里巴巴的视频团队开始全力投入开展 VVC 软件编解码的开发工作. 在 LiveVideoStackCon 2021 北京峰会,阿里巴巴研究员,阿里云智能云视频标准与实现负责人叶琰老师展开分享视频业界现状.Ali266 自研 VVC 编解码器的技术演进史和业务展望.以及视频业界所面临的未来机遇和挑战…

Sensor/组织: Uber Status: Reading Summary: 非常棒!端到端输出map中间态 一种建图 感知 预测 规划的通用框架 Type: CVPR Year: 2021 引用量: 20 参考与前言 论文链接: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Casas_MP3_A_Unified_Model_To_Map_Perceive_Predict_and_Plan_CVPR_2021_paper.pdf…

论文地址:基于分层递归神经网络的嵌入式设备轻量化在线降噪 引用格式:Schröter H, Rosenkranz T, Zobel P, et al. Lightweight Online Noise Reduction on Embedded Devices using Hierarchical Recurrent Neural Networks[J]. arXiv preprint arXiv:2006.13067, 2020. 摘要 基于深度学习的降噪算法已经证明了它们的成功,尤其是对非平…