图像超分辨重构的原理,输入一张像素点少,像素较低的图像, 输出一张像素点多,像素较高的图像 而在作者的文章中,作者使用downsample_up, 使用imresize(img, []) 将图像的像素从原理的384,384降低到96, 96, 从而构造出高水平的图像和低水平的图像 作者使用了三个部分构成网络, 第一部分是生成网络,用于进行图片的生成,使用了16层的残差网络,最后的输出结果为tf.nn.tanh(),即为-1, 1, 因为图像进行了-1,1的预处理 第二部分是判别网络, 用于进行图…

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

本文译自2018CVPR DeepBack-Projection Networks For Super-Resolution 代码: github 特点:不同于feedback net,引入back projection net 结果:state of the art,尤其在大尺度上面,例如x8倍 摘要: 近来提出的前馈网络结构学习低分辨输入的表征和由SR(low-resoluton)至HR(high-resolution)的非线性映射.然而这种方法并没有完整处理SR和HR图像的相互依赖.我们提…

人工智能范畴及深度学习主流框架,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 工业机器人,家用机器人这些只是人工智能的一个细分应用而已.图像识别,语音识别,推荐算法,NLP自然语言,广告算法,预测算法,数据挖掘,无人驾驶.医疗咨询机器人.聊天机器人,这些都属于人工智能的范畴. 人工智能现在用到的基础算法是深度学习里面的神经网络算法,具体应用场景有不同的专业算法实际上很多细分领域的,差别还是很多的机器人的对运动控制算法,图像识别算法要求比较高像alphaGo,推荐算法…

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周…

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的…

人工智能范畴及深度学习主流框架,谷歌 TensorFlow,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 ====================================== 大家现在对人工智能的期望太高了,2017是人工智能投资资本热的一年,但实际突破还是有限,估计过几年又会死掉一大批人工智能的创业公司,大家变得回归理性,调整到正常的认知水平上. 这种革命性技术不可能有资本追求快速暴利那么快见效的,几年内都很难有重大突破. 2020年再来看估计能有理性后的…

atitit.http get post的原理以及框架实现java php 1. 相关的设置 1 1.1. urlencode 1 1.2. 输出流的编码 1 1.3. 图片,文件的post 1 2. get比较简单只是文字串 1 3. post 字节流(基础) 1 4. post文字(with编码) 2 5. 发送http请求的框架 2 5.1. jdk URLConnection 2 5.2. jdk   HttpURLConnection 2 5.3. apache httpclient…

Dubbo是常用的开源服务治理型RPC框架,在之前osgi框架下不同bundle之间的方法调用时用到过.其工作原理和框架设计值得开源技术爱好者学习和研究. 一.Dubbo的工作原理 调用关系说明 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者. 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务. 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务. 注册中心返回服务提供者地址列表给消费者,如果有变更,注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者. 服务消费者,从提供者地址列表中,基于软负载均衡算法,选一台提供…

深度学习Keras框架笔记之AutoEncoder类使用笔记 keras.layers.core.AutoEncoder(encoder, decoder,output_reconstruction=True, weights=None) 这是一个用于构建很常见的自动编码模型.如果参数output_reconstruction=True,那么dim(input)=dim(output):否则dim(output)=dim(hidden). inputshape: 取决于encoder的定义 ou…