FixMatch的新颖之处在于，对于无标签的样本： FixMatch首先对弱增强的无标签图像预测伪标签，对于给定的图像，只有当模型产生高于阈值的预测时，才会保留作为伪标签； 再对同一图像的强增强版本预测出分类概率...一致性正则 一致性正则是许多SSL算法的重要组成部分。一致性正则的思想是——即使在无标签的样本被注入噪声之后，分类器也应该为其输出相同的类分布概率。...为了获得一个伪标签，首先输入无标签图像的弱增强版本 α 并得到模型预测的类概率分布： α ，然后，使用 得到硬伪标签；接着与 的强增强版本 得到的模型预测计算一致性正则损失： 其中， τ 是一个标量超参数...FixMatch的优化器 FixMatch使用简单的weight decay模型参数正则化。论文做了消融实验，相较于使用Momentum优化器，使用Adam优化器会导致更差的性能。...优化器 由于优化器采用了weight_decay，需要剔除设置了bias=True参数的网络层和BatchNorm层。
但这样有个问题是存储好的编码都是之前的编码器计算的，而 的编码器一直在更新，会有两侧不一致的情况，影响目标优化。...研究发现encoder编码后的 会保留和数据增强变换相关的信息，而非线性层的作用就是去掉这些信息，让表示回归数据的本质。...在表示学习中，我们现在采用的框架本质是通过一个view的表示去预测相同图像其他view，能预测对说明抓住了图像的本质特征。...如果共用encoder，用MSE作为损失，缩小相同图像不同view的距离，肯定会坍缩。...SimCLR中对数据增强方法进行了研究，得到了两个结论： 不同的数据增强方式组合起来会更好，单一增强的任务太简单 Crop和Color组合的方式最好，因为大多数图像中的颜色是比较一致的，即使裁剪也会容易辨认
作者： 刘浪 https://zhuanlan.zhihu.com/p/67785574 本文已授权，未经允许，不得二次转载 基于深度学习优化光照的暗光下的图像增强 ?...提出基于深度学习优化光照的暗光下的图像增强模型，用端到端网络增强曝光不足的照片。...效果图 提出了一种新的端到端图像增强网络。特别地，没有直接学习图像到图像的映射，而是设计网络，首先估计一个图像到光照的映射来建模各种光照条件，然后使用光照映射来照亮曝光不足的照片。...方法 图像增强的任务可以被看作是寻求一个映射函数 ? ,这样 ? 就是我们想要的图像，由输入图像 ? 增强得到 ? ，最近基于Retinex方法的图像增强， ?...低分辨率分支的结果将会传递给高分辨率网络分支，用于重建全分辨率下的亮度图，并最终得到增强后的图像。 损失函数 从N对图片 ? 学习照明映射，学习出S然后增强图像 ?
然而现有的图像增强算法大多是为了满足观察者的感官质量，在本文中我们学习能仿真图像增强和复原的CNN结构来了提高图像的分类效果而不仅仅是人类的感官质量。...(Y),k \in K\),由于有些基于学习的增强得到的结果不如原始图像，因此我们引入一个恒等滤波器（K+1）来产生原始图像，并比较了两种不同的权重(1)设置相同的权值\(1/K\);(2)根据MSE给出权重...增强后的图像误差最小则权值最大，反之亦然。同时，我们也比较了相同权值的情况，然后发现基于MSE的权值能得到更好的结果。与方法2类似，这边也将原始图像卷积上一个恒等滤波器（K+1），权值为1。...在ConvNet测试阶段，输入的要么是RGB图像，要么是使用静态或动态过滤器的增强RGB图像 Fine-Grained分类 滤波器大小 经过实验发现，6*6的滤波器大小可以得到预期的转换并对输入图像正确增强...总结 本文最大的创新之处在于一般的图像增强方法没有评判标准，所以本文将图像增强与分类任务结合起来，以提高图像分类正确率作为图像增强的标准，更具有实际意义。
有时，你的单个模型可能太大(例如GPT-3)，以至于通常不可能将其部署到资源受限的环境中。这就是为什么我们一直在研究一些模型优化方法 ——量化和剪枝。...这是为什么呢？因为softmax函数接受一组logit为输入并输出离散类别上的概率分布。比如，手写数字识别中，神经网络可能有较高的置信度认为图像为1。不过，也有轻微的可能性认为图像为7。...原始logits可以捕获噪声，而一个小模型可能无法很好的拟合。这就是为什么为了使这个损失函数很好地适合蒸馏状态，学生模型需要更大一点。...我们在微调步骤中没有看到任何显著的改进。我想再次强调，我没有进行严格的超参数调优实验。基于我从EfficientNet B0得到的边际改进，我决定在以后的某个时间点进行进一步的实验。...注意，我没有包括在训练student模型时通过使用数据增强而得到的结果。 ? 知识蒸馏的一个好处是，它与其他模型优化技术(如量化和修剪)无缝集成。所以，作为一个有趣的实验，我鼓励你们自己尝试一下。
只有没有预训练模型的领域会自己初始化权重，或者在模型中去初始化神经网络最后那几个全连接层的权重。 那么大家喜欢用什么初始化权重算法？...如果有可能最好利用可视化代码将多尺度后的图像近距离观察一下，看看多尺度会对图像的整体信息有没有影响，如果对图像信息有影响的话，这样直接训练的话会误导算法导致得不到应有的结果。...关于优化算法 按理说不同的优化算法适合于不同的任务，不过我们大多数采用的优化算法还是是adam和SGD+monmentum。 这两个为什么好用？ 经验呗~ 尝试过拟合一个小数据集。...数据增强 数据集增强是一个老生常谈的话题了，我们为什么需要那么多数据？为什么需要数据增强技术？ 可以看这篇文章来了解一下：深度学习为什么需要那么多的数据？...而且有些图像增强技术会对原始图像造成损失从而导致神经网络学习到错误的信息，这点是我们比较容易忽视的问题，同样重要，相关内容可以查看fastai中的图像增强技术为什么相对比较好。
，并将它们输入到模型中；然后对多个版本进行计算得到平均输出，作为图像的最终输出分数。...这种技术很有效，因为原始图像显示的区域可能会缺少一些重要特征，在模型中输入图像的多个版本并取平均值，能解决上述问题。...所有的模型均在Adam 优化器+warmup+ CosineAnnealingLR的机制下，数据增强方法均在标准的增强方法上加上RandomErasing ，AutoAugmnet以及CutMix。...由于Ranger优化器的lookahead机制，无需再在训练的开始阶段使用warmup。通过实验，我们发现Ranger优化器较Warmup+Adam收敛速度更快，同时精度更高。...但是这种优化器不一定适用于所有的视觉任务，它在其他任务中的效果有待检验。 结论 本文收集了一些高效的数据增强与模型训练的技巧，并针对图像分类任务设计了一个强Baseline。
因此，我们需要考虑局部的对比度增强，这种增强下，不同位置相同像素值得像素在增强后可以得到不同的结果，因为他们一般会有不同的领域像素值。...至于如何得到这些中间结果，我想看看代码稍作修改就应该没有什么大问题吧。 可以看到，步骤1的结果图中有一部分不是很和谐，有块状出现，这个在后续的步骤我们会提及如何处理。...算法改进与优化 4 经过尝试，这里的第一步全局亮度调整如果使用自动色阶或者直方图均衡化后得到的结果并不是很理想，至于为什么，暂时没有仔细的去想。 接着我们讨论下这个算法的一些问题及其改进方法。 ...可以看出，全局增强图在边缘处未发现有任何问题，而局部对比度图在边缘处变得特别黑，我们将亮度图减去局部对比度增强后的图得到下图： ? 在头发边缘我们看到了明显的白边。...在导向滤波中，导向的半径和Eps是影响滤波器最为核心的两个参数，当Eps固定时，半径很小时，图像有一种毛绒绒的感觉，稍大一点半径，则图像能显示出较好的保边效果，在非边缘区则出现模糊效果，而当半径进一步增大时
第二步：自适应对比度增强。 经过第一步处理后，图像的亮度自适应的得到了增强，但是图像的对比度明显减少了。...因此，我们需要考虑局部的对比度增强，这种增强下，不同位置相同像素值得像素在增强后可以得到不同的结果，因为他们一般会有不同的领域像素值。...经过尝试，这里的第一步全局亮度调整如果使用自动色阶或者直方图均衡化后得到的结果并不是很理想，至于为什么，暂时没有仔细的去想。 接着我们讨论下这个算法的一些问题及其改进方法。 ...，特别是经过二次增强后，算法的细节和饱和度等都比较不错，但是注意到在边缘处，比如小孩的帽子处、圣诞树和天空的边缘处等等明显发黑，也就是说他没有得到增强。...在导向滤波中，导向的半径和Eps是影响滤波器最为核心的两个参数，当Eps固定时，半径很小时，图像有一种毛绒绒的感觉，稍大一点半径，则图像能显示出较好的保边效果，在非边缘区则出现模糊效果，而当半径进一步增大时
模型解释 直接解释损失函数非常困难，因为它们被设计为计算机可以区分和优化的东西，而不是人类可以理解的东西。这就是为什么我们有指标。这些指标不用于优化过程，而只是帮助我们这些可怜的人类理解发生了什么。...优化器朝着正确的方向迈出了一步，但它迈得太远，完全超过了最小损失。多次重复这样的过程会使其越来越远，而不是越来越接近！ 我们该如何找到完美的学习率——既不太高也不太低？...我们还可以尝试将数据增强应用于验证集。到目前为止，我们只在训练集上应用了数据增强；验证集始终获得相同的图像。但也许我们可以尝试为验证集的几个增强版本进行预测并取平均值。我们将在下一步考虑这种方法。...但是这样我们会错过一个非常有用的数据增强，并且还会使图像识别对我们的模型更加困难，因为它必须学会识别被压缩和拉伸的图像，而不仅仅是正确比例的图像。...术语：测试时间增强（TTA） 在推断或验证期间，使用数据增强创建每个图像的多个版本，然后取每个增强版本的预测的平均值或最大值。 根据数据集的不同，测试时间增强可以显著提高准确性。
HDR图像是色调映射得到的，会产生光晕效应；若输入图像比较暗或包含噪声，本文的模型会放大噪声。...该网络的loss有两部分组成，用于增强的MSE loss和用于分类的softmax loss，用SGD优化器联合优化这两部分损失，总的损失函数如下： 其中，MSE loss计算的是增强后的亮度图像与用传统方法增强后的目标图像的均方误差...多动态滤波器： 这个网络结构与第一种结构比较相似,针对每种增强方法使用K个增强网络动态地产生K个滤波器，不同于第二种方法中取相同的权重，这里的权值根据均方误差来决定，增强后的图像误差越小，则权重越大，...其损失函数在第二种结构的基础上加入MSE来联合优化这K个增强网络，公式如下： 通过这种方式来训练网络可以使这些滤波器更好地增强图像的结构，以便于提高图像的准确率。...但这种方法存在一些问题，文中使用五种传统的增强方法来得到目标图像，所以增强网络学习到的结果最好也是接近这几种方法的结果，且文中没有具体研究这些增强后的图像，所以不知道它的效果到底如何，只能说明有助于图像的分类
最终要优化的为： ? 其中λ ̃为使用AWGAN得到的自适应权重参数。 生成器损失优化下式得到： ?...该网络的loss有两部分组成，用于增强的MSE loss和用于分类的softmax loss，用SGD优化器联合优化这两部分损失，总的损失函数如下： ?...联合优化使得损失梯度可以从ClassNet中反向传播至EnhanceNet，来优化滤波器的参数。 静态滤波器： ?...这个网络结构与第一种结构比较相似,针对每种增强方法使用K个增强网络动态地产生K个滤波器，不同于第二种方法中取相同的权重，这里的权值根据均方误差来决定，增强后的图像误差越小，则权重越大，其计算公式如下:...同样，这边也加入恒等滤波器得到原始图像，且权值为1。其损失函数在第二种结构的基础上加入MSE来联合优化这K个增强网络，公式如下： ?
上图中的实例可以看出，没有激活函数的神经网络经过两层的传播，最终得到的结果和单层的线性运算是一样的，也就是说，没有使用非线性激活函数的话，无论多少层的神经网络都等价于单层神经网络（不包含输入层）。...最后，上图还描述了数据增强与提前终止等正则化方法。数据增强通过向训练数据添加转换或扰动来人工增加训练数据集。数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。...梯度检验现在可能用的比较少，因为我们在 TensorFlow 或其它框架上执行最优化算法只需要调用优化器就行。...目前最常见的还是手动调参，开发者会根据自身建模经验选择「合理」的超参数，然后再根据模型性能做一些小的调整。而自动化调参如随机过程或贝叶斯优化等仍需要非常大的计算量，且效率比较低。...padding：直接的卷积运算会使得到的特征图越来越小，padding 操作会在图像周围添加 0 像素值的边缘，使卷积后得到的特征图大小和原图像（长宽，不包括通道数）相同。
基于自编码网络的图像压缩 如图1 所示，一个典型的自编码图片压缩框架包括编码器、量化、反量化、解码器、码字估计、熵编码和率-失真优化等几个模块。...以图1的例子来解释自编码图像压缩网络中各个模块的作用：假定输入图片大小为，通过编码器和量化处理后得到的编码特征的维度为，假定熵编码后平均每个编码特征单元所占据的比特数为R，则编码码率的计算公式为： ?...（1） 对公式(1)进行分析，其中与输入图片有关，由网络结构来决定，而R是由量化、编码特征分布和熵编码决定。 压缩特征经过反熵编码、反量化和解码器后就能得到解码图片。...从信息论的角度来说，当编码特征越集中时熵会进一步降低，从而熵编码后码字会降低，但网络的表示能力会受影响，并会降低重建图像的质量而导致失真。...总结 压缩算法目前的市场需求量很大，加速了新一代压缩算法的研究步伐；但是因为市场需求各不相同，导致新一代的压缩算法推行难度大！ 目前TNG采用的是变分自编码网络的方法，且并没有将GAN网络加进来。
随机梯度估算不稳定，需要增加 q 值，才能增强其稳定性，而运算量也会成倍上升。...虽然坐标梯度估算更加稳定，但是当变量的维度 d 很大时，运算量会大到难以接受。这也就是为什么，零阶优化目前仅用于对抗攻击的生成，因为对抗扰动的维度是图片类似的维度，而模型参数的维度远远大于图片的维度。...进而，只需要估算出降噪器输出的梯度即可，然而降噪器输出的维度与图片维度相当，依然无法使用坐标梯度估计。 FO-DS 和 ZO-DS 分别为降噪平滑的一阶优化版本和零阶优化使用随机梯度估算的版本。...编码器与降噪器被归为白箱模块，在训练过程中参数会被更新，而解码器与黑箱模型被视为一个黑箱整体，其参数在训练过程中都不会得到更新。...下面是将 ZO-AE-DS 扩展到图像重建任务上、在 MNIST 数据集上得到的结果。
本节中的每个方法都有一个一致性正则化损失： 。 SimCLR、BYOL、SimCSE 等多个自监督学习方法都采用了这一思想。相同样本的不同增强版本，产生的表征都相同。...同一个输入经过不同的随机增强和 dropout掩膜的扰动产生两个版本，通过网络得到两个输出，Π-模型预测这两个输出是一致的。...MixUp 增强：让模型在样本之间进行线性行为。 给定一批标签数据 和无标签数据 ，通过 运算得到其增强版本， 和 分别表示增强样本和给无标签样本预测到的标签。...去除伪标签分布上的温度锐化会严重影响性能。对于标签猜测，计算无标签数据多个增强版本的平均值也是必不可少的。...使用弱增强而不是强增强进行伪标签预测，会导致模型性能不稳定。强数据增强，对于模型性能的稳定性而言，至关重要。
而直播则是端到端的实时场景，对算法的实时性和延迟有着苛刻的要求。 不同功能的算法在部署和迭代上也各不相同。传统的解码相关的算法主要使用CPU的运行资源，在部署时会采用规模较大的容器化方式进行部署。...同时，在了解如何衡量收益之后，每个算法的优化路径以及研发方向就会非常明确。业务方也会获得完整的解决方案，而不是零散的算法。在实际业务场景中，业务方可以更好地使用算法来满足需求。...针对风景或物体的视频，我们会微调色彩，同时输出HDR/SDR+版本，适配不同显示能⼒的⼿机设备。...快手自研的KVC3.0在快手主流设备上比开源的H265节省46%。KVC软解码器经过多项优化，取得显著进展。...经过增强和修复后，视频会和原始数据源产生差异，因此不适于用保真度来衡量。因此，我们研发了质量评价算法来解决这一问题。
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