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关键词

:BRISQUE

例如,算法很难背景的文化信息,进而难以。 什么是(IGA)? 算法是对任意的进行分,将整体作为输入,将得分作为输出,分为三种: 全参考:在这种方法中,我们拥有一个非失真的,以测失真。 在我们可以拥有原始及其压缩的情况下,此方法可用于压缩算法的。 无参考:算法获得的唯一输入是要测,完全没有可以用来参考的,因此被称为无参考“No-Reference” 无参考IQA 本文中我们将讨论一种称为无参考空间器(BRISQUE

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|调研

主要缺点是参数数激增,增加了缺乏泛化能力的风险。 问题描述 (IQA)与其他应用不同。与分类,目标检测或分割相反,IQA数据集的收集是复杂且费时的。 Deep CNN-Based Blind Image Quality Predictor (DIQA) 如前所述,的重大挑战之一是标记的成本。 该方法的思想是通过进一步‘降解’失真生成一系列的PRI,然后利用local binary patterns(LBP)测它们之间的相似性来。 它是一个多个作者遵循的框架,用于自动检测对有用的特征。码本框架依赖于将划分为信息区域的想法。一个信息丰富的区域称为可视码字,一组可视码字构成可视码本。 他们通常使用相关学习特征来计算分数。与依靠手工特征的方法BRISQUE相比,SRCC有了显着提升。 ? 总结 简要介绍了三种最新的方法。所有这些都是基于特征学习来检测上的失真。

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    论文 | Deep-IQA | IEEETIP2018

    1 related work 这一篇文章的related work列举了很多之前的NR-IQA的模型: DIIVINE:先识别失真的类型,然后选择对应类型的回归模型得到具体分数; BRISQUE :利用非对称广义高斯分布在空间域对进行建模,模型特征是空间邻域的差值; NIQE:利用多元高斯模型提取特征,然后利用无监督的方法把他们和分布结合起来; FRIQUEE:把人工提取的特征输入到 ; BIECOM:第一步用标准话的片patch经过CNN计出一个本地分数(这个模型是使用现有的FR数据集预训练),然后在把分数的均值和方差作为特征回顾分数; 不说了,看了半天很多都是很老的人工特征的方法 后面有两个部分,一个是回归,一个是weights;关于如何从很多的patches中得到整个片的分数,作者给出了两个方法: 这个patch是从中无重叠的采样 简单的平均。 2 总结 这是一种利用CNN来处理的一个基本框架和思路。作为入门学习是比较好的一个框架。

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    论文 | rank-IQA | ICCV2017

    包含三个部分:1,人工生成不同的序列片;2,训练孪生网络,使用作者提出的efficient Siamese backpropation technique 3,训练好的孪生网络被认为是可以正确提取特征的 这个就是作者扩大数据集,构建对的关键。作者可以对做高斯模糊、高斯噪音等各种各样的扭曲操作,而且这个分数是很好判断的,因为这种扭曲操作必然会降低分数。 在这样的数据集中,我们并不知道任何的确切的分数,但是是知道一对中哪一个有着较高的分数 作者提到,这样我们可以从大的没有标注的数据中,得到更多的对数据,然后把这个数据用孪生网络训练。 的高于x2. 2 方法 有两个指标常常被用在IQA任务中: the Linear Correlation Coefficient (LCC) ?

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    IQ1: 怎么定义?如何?

    一、的定义 我的这个专栏叫做,但是什么叫做呢? 是一个非常宽泛的概念,在不同情况下有不同的理解。 那这张照片的高吗? ? 因此,在进行之前,我们需要首先仔细定义 “”的含义。这肯定取决于产生的用途,以及的观察者。 我们选择的方式,就包括了客观的,以及主观的。 我们的目的是要产生一个准确的和可重复的客观结果,这和这种方式的名称"主观"会有一定的矛盾——这意味着的主观绝不仅仅是找到一个测试妹子让她个人看看片,然后出一个结果这么简单 但不同的人群,例如普通消费者,专业的摄影师和其他影专家对的感知是不同的。 因此对需包含客观的属性,也包含精心设计的主观

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    】开源 | 中科大&微软--分神器GIQA!

    cientgu/GIQA 来源: 中国科学技术大学,微软研究院 论文名称:GIQA: Generated Image Quality Assessment 原文作者:Shuyang Gu 内容提要 以往大家为了哪张生成的好 在实际应用中,片需要人工完成,人力成本高;而且对于生成片的缺少把控,产品容易遭受疑。目前,生成对抗网络(GANs)在今天取得了令人印象深刻的成果。 在本文中,我们提出了一个新的研究课题——生成(GIQA),它可以定每一幅生成。 本文从基于学习的和基于数据的两个角度提出了三种解决方法,我们了不同数据集上各种最近GAN模型生成的大,并证明它们与人类是一致的。 利用这些方法,能够实现对生成片的进行打分,同时实现很多有趣的应用。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    基于OpenCV无参考

    cv2.cvtColor(reImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)后,通过的清晰度衡优劣。 SMD(灰度方差)函数(TestSMD):将灰度变化作为聚焦的依据,函数返回值越大,越好,处理一张450*600的片大概需要5.581秒。 5. 方差函数(TestVariance):清晰聚焦的有着比模糊更大的灰度差异,函数返回值越大,越好,处理一张450*600的片大概需要0.05秒。 7. 总结: 上述几个无参考的常用算法对于区分整体模糊片和局部模糊片效果很好。 但是,由于3-6中的模糊基本上是由于手部在做动作时产生局部模糊,无参考的几个常用算法对这种场景效果不好。

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    算法 SSIM(结构相似性)

    blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/70158835 SSIM的全称为structural similarity index,即为结构相似性,是一种衡两幅相似度的指标 而如果两幅是压缩前和压缩后的,那么SSIM算法就可以用来压缩后的。 SSIM如何表征相似性: 先给出一组公式: ? uX、uY分别表示X和Y的均值,σX、σY分别表示X和Y的标准差,σX*σX、σY*σY(实在打不出上标啊,理解万岁)分别表示X和Y的方差。σXY代表X和Y协方差。 用均值作为亮度的计,标准差作为对比度的计,协方差作为结构相似程度的度。 如何求得均值,方差与标准差: ? 而在实际应用中,一般采用高斯函数计算的均值、方差以及协方差,而不是采用遍历素点的方式,以换来更高的效率。

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    人脸专集5 | 最新的

    因此,的合理具有非常重要的应用值。 从有没有人参与的角度区分,方法有主观和客观两个分支。 1 今天内容的简要 今天,“计算机视觉战队”主要和大家分享修复的。该技术主要是一种用于修复的(IQA)方法,旨在从多个结果中选择最佳的方法。 IQA methods for image inpainting 修复的难点之一是。其主要原因是主观的模糊性和获取培训数据的成本。 由于修复其他劣化是一项非常不同的任务,该方法设计了新的特征,专门用于修复的。此外还表明,利用两两学习特征,可以自动生成训练数据,并利用这些数据提高计精度。 二是分析修复中的区域和特征,重点在测的凝视和相应的主观的基础上对进行。 ?

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    CVPR 2020 论文大盘点-

    示例如下: ? 上面左为原,中间为经过JPEG2000压缩后的,右为高斯模糊后的,从清晰度来讲,肯定第一幅更高,就是给打分,即如何用算法自动化给打分。 可以是有参考的打分,比如对压缩后进行。也可以没有参考,即盲。 虽然是个小众领域,但是很重要。 因为对处理增强也好、恢复也好,你总要结果好坏;又或者你单纯的想对某一项视觉任务能否满足需要,比如针对人脸识别的,看一幅是否应该拒绝还是输入到人脸识别系统中;现在也有很多人研究的美学 智能手机拍照功能的感知,该文建立了 66 部智能手机拍摄的 11125 幅,并对每幅广泛调研了人类对其各种指标的,是对智能手机拍照功能的最全面比较研究,并基于此数据集设计了盲基线模型 人脸旨在人脸是否适合识别,该文提出的方法大大超越之前的方法,并可方便集成到人脸识别系统中。

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    渠道流

    渠道的时,需要从获取流的数(PV/UV等指标)和获得流(注册转化率/访问时长/浏览页面数/购买转化率/新用户数等 )这2个维度来,在具体工作场景中,流不需要考虑所有指标 而访问时长、浏览页面数等指标,主要用来渠道的健康度,也就是是否存在机器刷的行为。 在分析渠道的时候,还要结合渠道推广的目的和需求来判断哪个渠道更高,比如下面这2个渠道: 渠道一:带来新访问用户100人,注册转化20人,转化率20%,渠道投放200元,平均每个注册用户的转化成本是 这两个渠道在具体的工作场景里,要如何渠道呢?

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    NGS基础 - FASTQ式解释和

    d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e test.fq.gz # 验证MD5值 ct@ehbio:~/$ md5sum -c MD5.txt test.fq.gz: 确定 测序 测序可以从两个水平:测序reads数和测序碱基数。 测序 FASTQ文件的测序一般用FastQC软件来实现。这是一个基于Java的软件包,下载下来放到环境变即可使用。 具体来看,包括下面几部分内容,先是总括,包括了值的编码式和总的reads数以及Reads长度的分布。 ? 当样品数目很多时,会得到更多的,结果很不直观。因此可以用下面所示的所有样品测序的散点来表示。通过GC含(横坐标)和碱基测序(纵坐标)来判断样品的测序

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    音频-1

    回声 声学原因:布局、混响、延时大小、单双讲, 电学:信号干扰 其他噪音 标准 MOS 原始的就是一个主观的批判, 根据提供给算法的信息,语音测试算法可分为两大类 完全引用"(FR) 算法可以访问并使用原始参考信号进行比较 FR 测可提供最高的精度和可重复性,但只能应用于实时网络中的专用测试(例如移动网络基准的驱动测试工具) "无参考"(NR) 算法仅使用降级信号进行,并且没有原始参考信号的信息。 全参考算法,在对参考和测试信号的相应摘录进行时间对齐后,对语音信号进行采样分析 ,对于端到端的。 psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写,即峰值信噪比,是一种的客观标准,它具有局限性,一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。 SSIM使用的两张中,一张为未经压缩的无失真,另一张为失真后的

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    音频-2

    音频-1:之前主要学习了音视频的编码和解码原理,和测试音频的方法。接下来继续学习下当前 短视频 领域的 视频测试方法。 是一个全参考算法 SSIM Structural SIMilarity 因为视频就是很多帧片合成的,然后通过编码压缩后的。因此测试视频 在测试片的就很重要了。 测两个之间的相似性的方法。SSIM指数可以看作是对被比较之一的标准,前提是其他被视为完美。 有参考,就是依赖原始视频和待测视频进行对比,目前比较熟知的就是PSNR, SSIM VIF VMAF PEVQ等 无参考方法,在判断视频时不需要来自原始参考视频的任何信息,通过对失真视频空域和频域的处理分析来提取失真视频的特征 ,或者基于视频素的模型等来得到视频

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    HDR技术

    HDR客观方法 HDR客观方法与主观方法区别在于不需要观察者做主观分,而是根据特征做直接的数据处理,具有更高的效率,根据失真其对于参考数据的需求程度可以分为三类: 全参考FR( 全参考方法 根据[4]传统的全参考方法可分为以下几类: 面向统计的度: 主要通过计算素点值的不同来比较参考和失真的差距,常用的有MSE和PSNR。 如基于失真辨识的真实性和完整性( DIIVINE)算法[34]和盲/无参考空域(BRISQUE)[35] 算法。 2)基于概率模型的算法 这类方法首先建立特征与之间的统计概率模型, 对待, 提取特征后根据概率模型计算最大后验概率的。 3)基于码本的方法 这类方法通过聚类分析根据特征生成码本(词典), 并通过某种方式建立码本和之间的映射关系, 对待, 提取特征后通过匹配码本来

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    UGC 视频

    来源:Video @Scale 2021 主讲人:Balu Adsumilli, Yilin Wang 内容整理:贾荣立 由于内容和的高度多样性,用户生成内容 (UGC) 的视频非常难以,传统测视频的算法和模型不能很好起作用 UGC 视频 对于 UGC 视频方法的要求 现有 UGC 方法 UGC 视频数据集 YouVQ 从现有数据集出发分析问题 直接迁移学习 相关数据的重训练 YouVQ 以右上角的两张片为例,对于非的主干网络,它们对于形状识别比较敏感而对于相关的东西并不敏感,但是我们从视频角度来说,这两张片是非常不同的。 使用非 UGC 的主干网络提取特征,可能会导致相差很大的提取的特征却相近。 接下来,对比了在 YT-UGC 数据集使用不同方法或模型的得到的结果,如下所示,可以看到 YouVQ 的 PLCC 最高,最为准确。

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    CheckM:基因组

    基因组组装或者宏基因组binning获得的基因组草,首先需要,包括基因组完整度、污染度、序列分布等信息。 CheckM提供了一系列工具用于从分离培养、单细胞、宏基因组获得的基因组,可以根据基因组在参考基因组发育树中的位置来推断其精确的单拷贝标记基因集(lineage-specificmarker set CheckM利用基因的单拷贝性来有效的计基因组完整度和污染,同时能绘制基因组关键特征(例如GC含、编码率)的基因组的。 ,用于bins可视化,如下所示: bin_qa_plot:绘制bin完整度、污染度和异性条形 gc_plot:绘制每个bin的不同序列GC含分布直方及误差 coding_plot:绘制每个 中CD bars宽度,默认为0.01 -q, --quiet 压缩输出结果 下面绘制bins,如下所示: checkm dist_plot --image_type pdf -x fa

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    chip_seq之FRiP Score

    chip_seq是研究转录因子结合,组蛋白修饰的利器,这项技术虽然经过了很多年的发展,但是由于不同抗体的特异性,不同样本处理的复杂性,如何保证chip数据的高仍然是一个挑战。 为了保证分析结果的可靠性,无论实验也好,分析也好,都需要一系列的控指标,以保证最终结果的正确性。 ,链接如下 https://genome.cshlp.org/content/22/9/1813.full 在这篇文章中从实验到数据分析都给出了很多的参考建议,本文主要讨论的是FRip Score这个控指标 在Encode的chip数据集中,有80%左右的FRiP Score值都超过了1%,所以将1%看做是一个衡chip实验的软标准。 ,为chip实验的提供一个参考。

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    chip_seq之cross correlation

    chip_seq数据的控是非常重要的,本文介绍数据控的一个重要指标之一corss correlation。 通过这种cross-correlation plot的分布,可以直观的分析数据,示意如下 ? 一个高的chip数据,chip peak对应的峰最高,phantom peak对应的峰较矮,如上successful所示。 为了更加精准的进行判断,在此基础上提出了两个化指标NSC和RSC,公式详见上。chip peak越多,phantom peak越少,则NSC和RSC的值越高,数据越好。 实验对应的这两个指标数值范围在5到12之间,但是他们也发现确实有些chip实验没问题,但是这两个指标的值很低,同时这两个指标和FRip socre之间有一定的相关性,所以实际分析中,这两个指标也可以看做一个chip的软标准

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    渠道模型

    在这三个维度中,级和成本是天然的比较好衡的,而则是一种更复杂更综合也更长期的维度,对的准确衡,就显得尤为重要,本文希望结合日常工作中我对腾讯业务场景的理解,通过一些框架性的说明,来为大家构建模型提供一些思路 常见的渠道优化链路如下: 首先基于增长模型,拆解年度DAU或时长目标和进行成本预 其次基于渠道,渠道级,成本单等进行渠道预算分配 再然后通过渠道归因流程监控和渠道异常识别模型对渠道进行风险防控 最后针对每个具体的渠道类型进行优化 本文中对、异常识别、归因监控进行详细说明,对渠道优化进行简单提及 ? 为了同时兼顾准确性和时效性,可采用多段式监控方式,一来对能快速定位到问题的渠道尽早预警来进行优化调整,而难以识别的渠道进行更长期的观察;二来可以通过长期的来校准短期模型 稳定可靠:监控最终产出的结果需要处于相对稳定的状态 03 短期渠道 短期指标通常在T+1或者T+2输出,优点是可以快速各渠道的好坏而不需要等待很长时间,缺点是较浅层也比较难以洞察用户的长期表现 Step1.指标选取 关键行为分:

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