1. 阅读论文:Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解感受野 定义:receptive field, or field of view (感受野) A unit in convolutional networks only depends on a region of the input. This region in the input is the recepti

clear all clc im = {}; %%创建字典im以保存读取的图片 dis = dir('C:\Users\KCl\Documents\MATLAB\SRCNN\Set5\*.bmp'); :length(dis) path = strcat('C:\Users\KCl\Documents\MATLAB\SRCNN\Set5\',dis(i).name); im{i} =imread(path); %%将读取到的图像存储在字典im中 up_scale = ; %%将降采样系数设为3,

图像的降采样与升采样(二维插值) 1.先说说这两个词的概念: 降采样,即是采样点数减少.对于一幅N*M的图像来说,如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像.降采样很容易实现. 升采样,也即插值.对于图像来说即是二维插值.如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点,使其构成k分.二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值. 插值的方法分为很多种,一般主要从时域和频域两个角度考虑.对于时域插值,最为简单的是线性插值.除此之外,Hermite插值,样

文件路径: 滤波算法main.m: %% 测试函数 %NLM滤波及滤波与 clc,clear all,close all; ima_ori=double(imread('F:\Users\****n\Documents\MATLAB\TestImages\标准图像\lenna.bmp'));%原图 ima=imresize(ima_ori,0.5,'nearest'); [wid,len,channels]=size(ima); search=;%搜索窗半径大小= patch=;%匹配窗半径大小

缩小图像 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的是两个: 使得图像符合显示区域的大小: 生成对应图像的缩略图: 下采样的原理: 对于一幅图像尺寸为M*N,对其进行s倍的下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像,当然,s应该是M和N的公约数才可以,如果考虑是矩阵形式的图像,就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素,这个像素点就是窗口内所有像素的均值 Pk = (∑ Xi)/ S^2 放大图像 放大图像(或称为上采样(upsamp

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图.放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的.

图像金字塔概念 . 我们在图像处理中常常会调整图像大小,最常见的就是放大(zoom in)和缩小(zoom out),尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小,但是这里我们介绍图像金字塔 . 一个图像金字塔式一系列的图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔. 图像金字塔概念 .高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样 .拉普拉斯金字塔 – 用来重建一张图片根据它的上层降采样图片 图像金字塔概念 – 高斯金字塔 .高斯金子塔是从底向上,逐层降采样得到

降采样: Edit=>Subsample 出现一个弹窗,可以选择3种降采样的方式:Random, Space, Octree. 下面用一个例子来说明3种方式.例子是一个5.88M个点的点云文件(用space方式,0.2米,降采样之后的). 1. Random 参数是一个点数. 设置为1M,得到的结果点云,有1M个点. 2. Space 参数是一个距离阀值.结果点云中,任意2个点的距离都必须大于等于这个阀值. 0.2米降采样,得到的结果,有5.88M个点. 0.5米降采样,得到的结果,有0.87M

原文地址:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062 池化层作用机理我们以最简单的最常用的max pooling最大池化层为例,对池化层作用机理进行探究.其他池化层的作用机理也大致适用这一机理,在这里就不加入讨论. 图片和以下部分内容来自 CS231n 从上面左图可以看到,使用了pool操作其实就是降低图片的空间尺寸.右图使用一个 2 × 2的 池化核(filter),以2为步长(stride),对图片进行max pool

文章来自周纵苇大佬的知乎,是Unet++模型的一作大佬,其在2019年底详细剖析了Unet++模型,讲解的非常好.所以在此做一个搬运+个人的理解. 文中加粗部分为个人做的注解.需要讨论交流的朋友可以加我的微信:cyx645016617,也可以加入我建立的一个氛围超好的AI算法交流群.我只是一个在智能算法路上缓慢前行的应届混子. 参考目录: 目录 1 铺垫 2 展开 3 主体 4 高潮 5 最后一提 1 铺垫 在计算机视觉领域,全卷积网络(FCN)是比较有名的图像分割网络,医学图像处理方向,U-N

 I.目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.

dyaddown 功能:对时间序列进行二元采样,每隔一个元素提取一个元素,得到一个降采样时间序列. 格式: 1.y = dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD=0时,从x中第二个元素开始采样(偶采样):当EVENODD=1时,从x中第一个元素开始采样(奇采样). 2.y = dyaddown(x) EVENODD缺省,按EVENODD=0 dyadup 功能:对时间序列进行二元插值,每隔一个元素插入一个0元素,得到一个时间序列. 格式: 1.y = dyadup(x, EVE

1. 直接量化的过采样AD转换 此类系统的模型可以用下图表示. 图中xa(t)是输入信号,e(t)是量化引入的噪声,xd[n]是最终得到的数字信号,包含分量xda和xde. 对于M倍过采样,信号与量化噪声的功率谱如下图. 从上图可以看出,M越大,信号与噪声之间的重叠部分就越少. 现在将上面的信号通过一个截止频率为PI/M的理想数字滤波器,信号功率不受影响,而PI/M之外的量化噪声将被滤除.再经过M倍降采样后,信号与量化噪声的功率谱就变成下面的样子(量化噪声只有滤波降采样前的1/M): 计算表明(

dyaddown 功能:对时间序列进行二元采样,每隔一个元素提取一个元素,得到一个降采样时间序列. 格式: 1.y = dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD=0时,从x中第二个元素开始采样(偶采样):当EVENODD=1时,从x中第一个元素开始采样(奇采样). 2.y = dyaddown(x) EVENODD缺省,按EVENODD=0 dyadup 功能:对时间序列进行二元插值,每隔一个元素插入一个0元素,得到一个时间序列. 格式: 1.y = dyadup(x, EVE

转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365         缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的

一.空洞卷积 空洞卷积是是为了解决基于FCN思想的语义分割中,输出图像的size要求和输入图像的size一致而需要upsample,但由于FCN中使用pooling操作来增大感受野同时降低分辨率,导致upsample无法还原由于pooling导致的一些细节信息的损失的问题而提出的.为了减小这种损失,自然需要移除pooling层,因此空洞卷积应运而生. 所谓空洞卷积,有一种理解就是在卷积核中注入空洞(即0),注入的空洞的数量由参数dilation决定,以 卷积核为例,dilation=2即在卷积核

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. 下采样原理:对于一

1.卷积 当从一个大尺寸图像中随机选取一小块,比如说 8x8 作为样本,并且从这个小块样本中学习到了一些特征,这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器,应用到这个图像的任意地方中去.特别是,我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积,从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值. 下面给出一个具体的例子:假设你已经从一个 96x96 的图像中学习到了它的一个 8x8 的样本所具有的特征,假设这是由有 100 个隐含单元的自编码完成的.为了得到

overfeat是在AlexNet出现后,推出来的模型,其不仅用于物体分类,来用于定位,检测等,可以说是一个涉及很多应用场景的通用模型,值得看看. 本文将从两个方面来讲解,第一部分从论文角度来说一说,第二部分谈一些理解. 一.论文详解 一,介绍 卷积网络的主要优势是提供end-to-end解决方案:劣势就是对于标签数据集很贪婪.所以在大的数据集上面取得了很大的突破,但是在小的数据集上面突破不是很大. ImageNet数据集上的分类图片,物体大致分布在图片中心,但是感兴趣的物体常常在尺寸和位置(以

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.