SSR (Singal Scale Retinex)论文

2024-09-02

图像处理之Retinex增强算法(SSR、MSR、MSRCR)

视网膜-大脑皮层(Retinex)理论认为世界是无色的,人眼看到的世界是光与物质相互作用的结果,也就是说,映射到人眼中的图像和光的长波(R).中波(G).短波(B)以及物体的反射性质有关其中I是人眼中看到的图像,R是物体的反射分量,L是环境光照射分量,(x, y)是二维图像对应的位置基于上面的原理,看下Retinex常见的几种增强算法一. SSR(Single Scale Retinex)单尺度Retinex算法它通过估算L来计算R,具体来说,L可以通过高斯模糊和I做卷积运算求得

《The Tail At Scale》论文详解

简介用户体验与软件的流畅程度是呈正相关的,所以对于软件服务提供方来说,保持服务耗时在用户能接受的范围内就是一件必要的事情.但是在大型分布式系统上保持一个稳定的耗时又是一个很大的挑战,这篇文章解析的是google发布的一篇论文<The Tail At Scale>,里面讲述的是google内部的一些长尾耗时优化相关的经验,以及我个人的一些思考. 服务耗时为什么会产生抖动在目前大规模的分布式系统中,服务与服务之间的调用关系可以呈现为下图的形式,服务A,B都有多个实例,服务A实例通过服务发现模块

《The challenge of realistic music generation: modelling raw audio at scale》论文阅读笔记

The challenge of realistic music generation: modelling raw audio at scale 作者:Deep mind三位大神出处:NIPS 2018 Abstract 首先提出了基于表达方式的音乐生成(high-level representations such as scoresor MIDI)有一些自己的问题,经过高度抽象后,音乐中的一些细节特征损失掉了,从而导致perception of musicality and reali

图像处理之增强---图像增强算法四种，图示与源码，包括retinex（ssr、msr、msrcr）和一种混合算法

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/6342661 两组图像:左边较暗,右边较亮第一行是原图像,他们下面是用四种算法处理的结果依次为: 1.一种混合算法 2.msr,multi-scale retinex 3.msrcr,multi-scale retinex with color restoration 4.ssr,single scale retinex 源码,retinex算法

《attention is all you need》解读

Motivation: 靠attention机制,不使用rnn和cnn,并行度高通过attention,抓长距离依赖关系比rnn强创新点: 通过self-attention,自己和自己做attention,使得每个词都有全局的语义信息(长依赖由于 Self-Attention 是每个词和所有词都要计算 Attention,所以不管他们中间有多长距离,最大的路径长度也都只是 1.可以捕获长距离依赖关系提出multi-head attention,可以看成attention的ensemble

CSS动画划入划出酷炫

HTML插入 <!DOCTYPE html> <html class="no-js iarouse"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <title></title> <meta name="d

【尺度不变性】An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP 论文解读

前言本来想按照惯例来一个overview的,结果看到1篇十分不错而且详细的介绍,因此copy过来,自己在前面大体总结一下论文,细节不做赘述,引用文章讲得很详细,另外这篇paper引用十分详细,如果做detection可以从这篇文章去读更多不同类型的文章. 论文概述卷积网络具有较好的平移不变性,但是对尺度不变性有较差的泛化能力,现在网络具有的一定尺度不变性.平移不变性往往是通过网络很大的capacity来"死记硬背",小目标物体难有效的检测出来,主要原因有:1.物体尺度变化很大,

论文阅读：Andromeda: Performance, Isolation, and Velocity at Scale in Cloud Network Virtualization （全文翻译用于资料整理和做PPT版本，之后会修改删除）

Abstract: This paper presents our design and experience with Andromeda, Google Cloud Platform’s network virtualization stack 本文介绍了我们使用Andromedia(google云平台的网络虚拟化堆栈)的设计和经验. 我们的生产部署提出了一些具有挑战性的要求,包括客户虚拟网络之间的性能隔离.可扩展性.大量虚拟主机的快速供应.与底层硬件基本无法区分的带宽和延迟,以及高功能

论文笔记之：Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation

Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation Google 2016.10.06 官方 Blog 链接:https://research.googleblog.com/2016/10/graph-powered-machine-learning-at-google.html 今天讲的是一个基于 streaming approximation 的大规模分布式半监督学习框架,出自 Goo

[论文理解] An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP

An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP 简介小目标问题一直是目标检测领域一个比较难解决的问题,因为小目标提供的信息比较少,当前的很多目标检测框架并不能充分捕捉小目标的全部信息,这导致了小目标检测的MAP比较低,在COCO数据集中,小目标所占的尺度也非常的小,尺度差距非常之大(scale variance),SNIP这篇文章很好的缓解了scale variance所带来的问题. 文章主要是围绕几个实验展开的,通过这几个

论文阅读笔记（五）【CVPR2012】:Large Scale Metric Learning from Equivalence Constraints

由于在读文献期间多次遇见KISSME,都引自这篇CVPR,所以详细学习一下. Introduction 度量学习在机器学习领域有很大作用,其中一类是马氏度量学习(Mahalanobis metric learning). 什么是马氏距离?参考该篇文章[传送门] KISS含义为:keep it simple and straightforward Learning a Mahalanobis Metric 对于两个数据点 xi.xj,基于马氏距离的相似度为: 如果两个数据属于同一类,记为 yij

Retinex图像增强算法

前一段时间研究了一下图像增强算法,发现Retinex理论在彩色图像增强.图像去雾.彩色图像恢复方面拥有很好的效果,下面介绍一下我对该算法的理解. Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线,还和其周围的颜色和亮度有关.Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词,是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟

ICCV 2017论文分析（文本分析）标题词频分析这算不算大数据第一步：数据清洗（删除作者和无用的页码）

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre

PayPal高级工程总监：读完这100篇论文就能成大数据高手（附论文下载）

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文就能成大数据高手作者白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

关于Retinex图像增强算法的一些新学习。

最近再次看了一下IPOL网站,有一篇最近发表的文章,名字就是Multiscale Retinex,感觉自己对这个已经基本了解了,但还是进去看了看,也有一些收获,于是抽空把他们稍微整理了下,原始文章及其配套代码详见:http://www.ipol.im/pub/art/2014/107/. 之前在我的带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRCR)的原理.实现及应用一文中已经较为详细的描述了Multiscale Retinex的基本原理和应用,这里就不再做过多的说明.为表述方便,还是贴出其基本的

DL论文

题目:Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(2016CVPR) 摘要:文中提出了一种高精度处理单幅超分辨(HR)图像的方法.用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类的VGG-net.发现提高网络深度可大幅提高精度.但是,网络越深,收敛速度成了问题.文中给出了提高训练效率的方法:仅学习residuals使用非常高的学习速率(比SRCNN高10e4倍).并且比现有方

论文阅读（Chenyi Chen——【ACCV2016】R-CNN for Small Object Detection）

Chenyi Chen--[ACCV2016]R-CNN for Small Object Detection 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果总结与收获点参考文献作者和相关链接论文下载 Chenyi Chen , Ming-Yu Liu, Jianxiong Xiao 所有作者的简单信息方法概括这篇文章主要讨论针对小目标的目标检测文章为了证明:对传统的R-CNN style的方法进行改进,可以用于小目标检测,并且性能比DPM方法好整个检测流程:

论文阅读（Xiang Bai——【arXiv2016】Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction）

Xiang Bai--[arXiv2016]Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接作者白翔个人主页论文下载方法概括 Step 1: 用修改版的hed(参考文献1)得到text region map(binary), character map(binary), linking orientat

论文阅读（Xiang Bai——【CVPR2015】Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes）

Xiang Bai--[CVPR2015]Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接作者白翔个人主页论文下载代码下载方法概括 Step 1: 采用多尺度滑窗检测文本线的中心像素点,用对称特征和表观特征训练的随机森林得到候选的字符像素区域(两种特征是作者自己提的,文章亮点所在): Step 2: 利用字符像素的角

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 这篇论文

由Andrew Zisserman 教授主导的 VGG 的 ILSVRC 的大赛中的卷积神经网络取得了很好的成绩,这篇文章详细说明了网络相关事宜. 文章主要干了点什么事呢?它就是在在用卷积神经网络下,在采用小的卷积核与小的移动步长的情况下,探索一下网络的深度对目标识别率的影响. 网络的大体结构网络的输入为224*224的RGB图片,后面跟卷积层,卷积核的大小基本都为3*3有最小的可以保留图片空间分瓣率的卷积核,步长为1个像素,偶尔会有1*1的卷积核,这就相当于加入了一个非线性变换而已.再往后接

SSR (Singal Scale Retinex)论文

热门专题