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如何评价Google最新发布的风格迁移

与之前快速迁移风格的方不同,这种同时建模多种风格的方让用户能实时与风格迁移进行交互,而且可以基于多个风格的混合进行自由创造。 ,以此来实现一个可用来描绘艺术图像的。 此外,该会寻找一张给出该 CNN 的底层中同种类激活(activation)的图像,这些底层会获取风格的输入(宽笔触和立体美感等等)。另外,该还会在更高层产生激活。 最新的Prisma iOS版本可以实现离线风格转换,原理是把模下载到手机上,然后利用CPU计,这样每对一张图片进行风格化需要6~7秒的时间。 小结: 从各方的评论及反馈来看,相较于Prisma,Google最新发布的风格迁移有相同点,也有不同点。

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input 标签的 number 类提供了一种处理数字的好方。 那么,我们希望用户可以输入任何数字又想加10,要怎么做? 如何 input type=number 体验 先来定义一些按键操作。 因为我不喜欢代码中的魔数字,所以我们将它们存储在一个对象中以便以后使用。 e.target.value始终是一个字符串,即使对于npmber类的 input 元素也是如此,因此,要进行任何数学运,我们都需要将其转换为数字。 我们知道当前值,要加或减少的数量以及是否需要加或减少。 我们将modifier (要添加的数量)与direction (即+1或-1)相乘,以便在将其添加到当前值时可以相加或相减。

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    OpenCV之USM 锐化

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    Retinex图像代码

    Land的Retinex模是建立在以下的基础之上的: 一、真实世界是无颜色的,我们所感知的颜色是光与物质的相互作用的结果。 } } return; } // // 局部非线性对比度 // void LocalNonlinearStretch(BYTE *OrgImg,int width,int height,int (i=0;i<2;i++) { *(offsetdata+i)=0X80808080; } system( "cls" ); printf("******中心/环绕Retienx } } return; } // // 局部非线性对比度 // void LocalNonlinearStretch(BYTE *OrgImg,int width,int height,int (i=0;i<2;i++) { *(offsetdata+i)=0X80808080; } system( "cls" ); printf("******中心/环绕Retienx

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    低光照图像汇总

    **不同于传统的线性、非线性的只能图像某一类特征的方,Retinex可以在动态范围压缩、边缘和颜色恒定三个方面做到平衡,因此可以对各种不同类的图像进行自适应的。 第二张展示了Retinex-Net在真实的文档图片上面的效果,第一行表示原始的输入图片,第二行表示后的图片,后的图像看起来更加清晰,便于后续的处理。 第一张图表示的是MBLLEN在一些公有数据集上面和其它的比较结果,通过观察可以得知,该能够获得更加自然的效果,后的图像的整体效果看起来比较舒服,之后的细节更加清晰。 上图展示了KinD效果。第一张图像表示的是该和其它经典的之间的比较结果,通过观察我们可以发现,通过该后的图像的更加明亮,看起来更加逼真,色彩基本上都正常的复原了。 第二张展示了该在真实场景中的一些图片上面的展示效果,整体看来该取得了较好的效果,但是在有些图像上面的结果不是很均匀,仍然存在着一些阴影区域,不过越来越多的基于GAN的图像会慢慢的解决这些问题

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    用超分辨率扛把子 ESRGAN,训练图像

    目前超分辨率重建方可分为两大类:频域和空域。 频域在频域内解决图像内插问题,其观察模是基于傅里叶变换的移位特性,它灵论简单、运复杂度低,容易实现并行处理。 空域的线性空域观测模则涉及全局和局部运动、光学模糊、帧内运动模糊等,其典包括非均匀插值、迭代反投影、最大后验概率(目前实际应用和科学研究中运用最多的一种方)、凸集投影。 ESRGAN ESRGAN 在 SRGAN 的基础上,进一步改进了网络结构、对抗损失和感知损失,了超分辨率处理的图像质量。 教程详解:用 ESRGAN 进行图像 本教程将演示如何在 TensorFlow Hub 中 用 ESRGAN ,进行图像。ESRGAN 的输出结果如下图所示: ? 现在访问 openbayes.com 并注册 即可享用 600 分钟/周的 vGPU 以及 300 分钟/周 的 CPU 免费计时 快行动起来,用 ESRGAN 训练你的超分辨率图像吧!

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    集锦(9)|自动驾驶|道路图像

    因此,在训练自动驾驶时,需要一些特殊的图像处理。 为了更有效的训练汽车的CNN网络,本文提供了一个可模拟各种气候及环境的图像-Automold。该基于python的Numpy和OpenCV库开发,可以将图像转换至各种气候环境及季节。 比如,模拟雨天、晴天、大雾及雪天等,可以使系统在采集路况图像的时候,完成其在各种气候环境下的训练,大大了训练的样本数量及丰富程度。 添加季节 Automold库提供了一种便捷的方式,可以对图像随机添加效果,而不需要繁琐的去指定,使得该可以很好的嵌入到自动驾驶的CNN网络训练中。 方如下: 1aug_images= am.augment_random(images) ?

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    Mysql8.0,的 JSON 类

    1前言 MySQL支持由 RFC 7159 定义的原生JSON 数据类,该数据类可以有效访问 JSON(JavaScript Object Notation)中的元素数据。 与将JSON 格式的字符串存储为单个字符串类相比,JSON 数据类具有以下优势: 自动验证存储在JSON列中的JSON数据格式。无效格式会报错。 优化的存储格式。 MYSQL 8.0,除了提供JSON 数据类,还有一组 SQL 函数可用于操作 JSON 的值,例如创建JSON对象、删改查JSON数据中的某个元素。 2常用JSON函数 首先,创建表列时候,列要设置为JSON类: CREATE TABLE t1 (content JSON); 插入数据,可以像插入varchar类的数据一样,把json串添加单引号进行插入 但是即使有原因一定到放,那么也建议选择JSON类,而不是varcahr和Text类

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    Spring-AOP (Advice)5种类和创建

    文章目录 概述 前置 实例一:通过代码实现 实例二 通过配置文件实现前置-ProxyFactory 后置 环绕 异常抛出 引介 提示 概述 Spring使用类定义横切逻辑 ,同时由于Spring只支持方连接点,还包括在方的哪一点加入横切代码的方位信息,所以既包括横切逻辑,又包括部分连接点的信息 ---- AOP联盟为定义了org.aopalliance.aop.Advice ) 表示在目标类中添加一些新的方和属性 其中引介是一种特殊的。 ---- 前置 在Spring当中,仅支持方级别的,利用MethodBeforeAdvice实现,表示在目标方执行前实施 实例一:通过代码实现 代码已托管到Github—> https ; } } 说明: BeforeAdvice是前置的接口,方前置的MethodBeforeAdvice接口是其子类。 Spring目前仅提供方调用的前置

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    集锦(6) |基于GPU框架的tensorflow数据

    为了解决数据需求问题,常用的方是数据(Data Augmentat)。当我们需要大量的数据时(如构建出上百万的新图片),处理也会消耗大量的计资源,导致训练过程变慢。 一个行之有效的解决方是采用tensorflow.image函数来进行操作,该函数基于GPU计,因此效率很高。 我们采用tensorflow的eager_execution,这样就可以不允许代码也可以看到数据的效果。 图像来源:https://cdn-images-1.medium.com/max/1000/1*ULBhR9EVavi-HhpdbrjEzQ.jpeg 操作 下面我们介绍不同的对图像处理效果 1.翻转图像 翻转图像是最常用的数据操作之一,可以很容易的对数据量进行翻倍。通常包括水平翻转、垂直翻转和随机翻转。

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    OpenAI Baselines 更新,新 HER 化学习

    新的基准:HER 随着新的机器人环境发布,OpenAI 也同步发布了 Hindsight Experience Replay(后见经验重放,HER)的代码作为环境的基准模之一。 典化学习是无从这些失败经验中学习的,因为它们一直接收到固定的失败(-1)反馈,也就不含有任何可以指导学习的信号。 这个之所以称为 Hindsight Experience Replay 后见经验重放,就是因为它是在完成了一次动作之后再选定目标、重放经验进行学习(重放经验的方在 DQN、DDPG 等策略无关的化学习中经常用到 更快的信息传播:多数策略无关的深度化学习都需要使用一群目标网络来提高训练稳定性。 频繁动作的化学习:目前的化学习都对动作频率非常敏感,这也是为什么 Atari 游戏的中经常用到跳帧技巧的原因。

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    基于 Retinex 的几种图像总结

    在图像处理领域,常将该理论用于图像,为了得到成像更好的图片。这时,R(x,y) 表示为图像得到后的图像,I(x,y) 为原始的图像。 SSR SSR (Singal Scale Retinex),即单尺度视网膜是 Retinex 中最基础的一个。 MSRCR MSRCR 是一种改进 MSR 的,全称是 Multi-Scale Retinex with Color Restoration,即带色彩恢复的多尺度视网膜。 ? 不同 sigma 取值的对比 在 SSR 图像组、SSR- DIV 图像组和 SSR- LOG 图像组中,我们可以看到当 sigma 值不大的时候(16-128),后的图像亮度比原图像要暗。 不同 MSR 对比 通过对 MSR 和 SSR 的比较,可以发现,MSR 和 MSRCR 的结果一般要比 SSR 的结果更亮,因为多重尺度(多个 sigma 的取值)的组合。

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    理解Java方

    在实际开发中,我们往往需要对某些方进行,常用的方的方式有三种。 编写测试代码 @Test public void demo1(){ //方的第一种途径,利用类的继承以及方覆盖 Cat cat = new Cat(){//匿名内部类 @Override 方成功被了。 该种的方式必须控制对象的创建。 那么第二种方式就是装饰者模式,但是请注意,使用该方式是有前提的,就是必须与原对象去实现相同的接口或者继承相同的类。 方被成功。 第三种方式就是动态代理,也是Java中进行方最常用的方式。 原理:根据原对象在内存中构造一个代理对象,而原对象的所有方都将去执行代理对象的invoke方。 方被成功。 以上便是Java方的三种方式。

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    关于Retinex图像的一些新学习。

    之前在我的 带色彩恢复的多尺度视网膜(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。 第四种,就是GIMP的Retinex,这个可详见 带色彩恢复的多尺度视网膜(MSRCR)的原理、实现及应用 一文的描述。    ,这样就能在保留原始颜色分布的基础上图像,文章中称其为MSRCP。    这个的编码论文的附带代码里已经有了很好的例子了,其实真是很简单的工作,需要的朋友自己去参考。    我自己做了5种的比较,分别是:       MSRCRGIMP    -    Gimp内嵌的Retinex       MSRCRStandard  -    按照《A Multiscale

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    目标检测之SSD的数据策略

    前言 这篇文章是对前面《目标检测之SSD代码解析》,推文地址如下:点这里的补充。主要介绍SSD的数据策略,把这篇文章和代码解析的文章放在一起学最好不过啦。 Compose类 从SSDAugmentation类来看,代码中有很多图片方式,如对比度,亮度,色度,那么如何将这些组合起来呢?就用这个类来实现。 代码如下: class Compose(object): """将不同的组合在一起 参数: transforms (List[Transform]): list 在数据进行之前需要把图片的uchar类转换为float类。 后记 本篇文章介绍了SSD的数据策略,结合上次的目标检测之SSD代码解析(万字长文超详细)推文,你是不是完全理解了SSD了呢?

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    旅行商问题的混合遗传(CS)

    针对著名的NP-hard Traveling Salesman Problem (TSP)问题,提出了一种大的混合遗传(RHGA)。 RHGA将化学习技术与著名的边缘装配交叉遗传(EAX-GA)和lin - kernighan - helsgan (LKH)局部搜索启发式相结合。 基于Q-learning的化学习技术进一步促进了混合遗传的发展。在138个知名和广泛使用的TSP基准上的实验结果表明,该方具有良好的性能,城市数量从1000个到85900个。 [旅行商问题的混合遗传.pdf]

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    常用图像实现——直方图均衡

    的比如CT图像,去雾去雨,静脉。 那么,本章,我们就主要讲讲几种基本的图像的Matlab & FPGA实现。常用的图像,广义的讲不仅包括对比度、直方图等,降噪滤波、锐度饱和度等也属于ISP领域的图像。 但本章主要讲针对直方图均衡,和各种对比度的图像,其他内容将在后续章节中,再进一步展开介绍。 2.直方图均衡原理 直方图均衡也称直方图拉伸,是一种简单有效的图像技术,通过改变图像的直方图分布,来改变图像中各像素的灰度,主要用于动态范围偏小的图像的对比度。 比如在静脉识别中,经850nm红外曝光,摄像头采集到的图像,通常为了防止过曝丢失信息,图像会偏暗一点,那么经过直方图均衡后可以简单快速的达到图像的效果,给后续加了辨识度,如下图所示: 但直方图均衡化是一种全局处理方式

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    NLP数据-(一)

    中文NLP数据工具:https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation 分类的 EDA EDA-Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了数据: synonym replacement(SR 通过原始数据训练一个RNN模,然后在测试集中每个句子通过EDA获得9个的句子,输入到模中,获取其最后一层的向量输出,通过t-SNE将向量转为2维表达并绘制2D图形,发现的句子与原始句子的周围且距离很近 如图 针对分类问题,评估类别标签是否变化,使用此方讲得通,但是是建立在一个假设基础上:即训练的分类RNN模的向量表达是准确的,而分类模在原始的小批量数据上训练而成,本身就是不够鲁棒的(论文本身要证明的就是这一点 个人感觉众包review更为可信,对于论文发表来说没啥技术含量且冗长,而且也与数据初衷违背。 但是NER问题的EDA可能不太适合使用,槽位值很可能因为随机替换之类的操作而改变。

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    NLP数据-(一)

    中文NLP数据工具:https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation 分类的 EDA EDA-Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了数据: synonym replacement(SR 通过原始数据训练一个RNN模,然后在测试集中每个句子通过EDA获得9个的句子,输入到模中,获取其最后一层的向量输出,通过t-SNE将向量转为2维表达并绘制2D图形,发现的句子与原始句子的周围且距离很近 如图 针对分类问题,评估类别标签是否变化,使用此方讲得通,但是是建立在一个假设基础上:即训练的分类RNN模的向量表达是准确的,而分类模在原始的小批量数据上训练而成,本身就是不够鲁棒的(论文本身要证明的就是这一点 个人感觉众包review更为可信,对于论文发表来说没啥技术含量且冗长,而且也与数据初衷违背。 但是NER问题的EDA可能不太适合使用,槽位值很可能因为随机替换之类的操作而改变。

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    PEP 342--生成器:协程

    简介 这个 PEP 在生成器的 API 和语方面,提出了一些功能,使得它们可以作为简单的协程使用。 动机 协程是表达许多的自然方式,例如模拟/仿真、游戏、异步 I/O、以及其它事件驱动编程或协同的多任务处理。 就能暂停执行,直到 nonblocking_read() 继续产生一个值: data = (yield nonblocking_read(my_socket, nbytes)) 换句话说, 通过给语言和生成器类加一些相对较小的 此外,这些在任何已经支持生成器的 Python 实现(例如 Jython)上都是可落实的。 规格摘要 通过给生成器类加一些简单的方,以及两个微小的语调整,Python 开发者就能够使用生成器函数来实现协程与其它的协作式多任务。

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