数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
Python数据增强是一种用于提高机器学习模型性能的技术，通过在原始数据集上进行一些变换操作来创建新的数据，扩大数据集规模，从而提升模型的泛化能力。本文将介绍Python数据增强的概念、意义、常用方法以及在具体案例中的应用，并通过一个具体案例展示数据增强在图像分类任务中的应用。
本文综述了深度生成模型，特别是扩散模型(Diffusion model)，如何赋予机器类似人类的想象力。扩散模型在生成逼真样本方面显示出巨大潜力，克服了变分自编码器中的后分布对齐障碍，缓解了生成对抗网络中的对抗性目标不稳定性。
图像在较低的光照下拍摄往往存在亮度低、对比度差等问题，从而影响一些high-level任务，因此低光照图像增强的研究具有很强的现实意义。现有的方法主要分为两类，基于直方图均衡的方法和基于Retinex理论的方法。基于HE的方法主要是扩大图像的动态范围从而增强整幅图像的对比度，是一个全局的过程，没有考虑亮度的变换，可能会导致过度增强。基于Retinex的方法的关键是估计illumination map，是手工调整的，依赖于参数选择，此外这种方法不考虑去除噪声，甚至会放大噪声。现有的基于深度学习的方法没有显式地包含去噪过程甚至依赖于传统的去噪方法，取得的效果不是很好。
计算机视觉的底层，图像处理，根本上讲是基于一定假设条件下的信号重建。这个重建不是3-D结构重建，是指恢复信号的原始信息，比如去噪声。这本身是一个逆问题，所以没有约束或者假设条件是无解的，比如去噪最常见的假设就是高斯噪声。
基于生成对抗性网络（GAN）的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段：训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布，以及从训练的生成器中采样数据以提高模型性能。在本文中，我们提出了一种流程化的模型，称为鲁棒数据增强GAN（RDAGAN），旨在增强用于目标检测的小型数据集。首先，将干净的图像和包含来自不同域的图像的小数据集输入RDAGAN，然后RDAGAN生成与输入数据集中的图像相似的图像。然后，将图像生成任务划分为两个网络：目标生成网络和图像翻译网络。目标生成网络生成位于输入数据集的边界框内的目标的图像，并且图像转换网络将这些图像与干净的图像合并。 定量实验证实，生成的图像提高了YOLOv5模型的火灾检测性能。对比评价表明，RDAGAN能够保持输入图像的背景信息，定位目标生成位置。此外，消融研究表明，RDAGAN中包括的所有组件和物体都发挥着关键作用。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念
一提到特征工程，我们立即想到是表格数据。但是我们也可以得到图像数据的特征，提取图像中最重要的方面。这样做可以更容易地找到数据和目标变量之间的映射。
深度卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 依赖前向传播和反向传播获得显著的图像去噪性能。但如何通过 CNNs 获取有效的结构信息解决复杂场景的图像去噪问题是关键。作者们提出了一种交叉 Transformer 去噪卷积神经网络 (Cross Transformer denoising CNN, CTNet)用于获得复杂场景下清晰图像。
【磐创AI导读】：本文讲解了图像数据增强实战。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
这篇文章是对深度学习数据增强技术的全面回顾，具体到图像领域。这是《在有限的数据下如何使用深度学习》的第2部分。
论文名称：3D Common Corruptions and Data Augmentation（CVPR2022[Oral]）
基于Retinex的低光照图像增强包含对比度增强和噪声抑制两个任务，并存在一定的耦合关系，若忽略两者之间的关系可能会导致过度/欠平滑的结果。为了解决这一问题，本文提出了一种改进的Retinex框架，其中，低光照图像的噪声和亮度以一种互相增强的方式感知，来实现基于retinex的图像增强。本文设计了两个“逐点式”(即1*1的滤波器)的卷积神经网络分别用于建模环境光和图像噪声的统计规律，并利用它们作为约束来处理共同学习的过程，两个模型渐进地处理直到获得稳定的结果。网络结果图如下：
下面要介绍的论文发于2019年12月，题为「ROIMIX: PROPOSAL-FUSION AMONG MULTIPLE IMAGESFOR UNDERWATER OBJECT DETECTION」。
数据扩充是一种增加数据集多样性的技术，无需收集更多真实数据，但仍有助于提高模型精度并防止模型过度拟合。在这篇文章中，我们将学习使用 Python 和 OpenCV 为对象检测任务实现最流行和最有效的数据扩充过程。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：李梅、王玥 编辑：陈彩娴 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advances, challeng
数据的设计、完善、评估三大步骤是关键。 作者 | 李梅、王玥 编辑 | 陈彩娴 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advances, ch
使用 Noisy Student 进行自训练改进 ImageNet 分类是一篇由 Google Research、Brain Team 和Carnegie Mellon大学发表在2020 CVPR的论文
来源：AI科技评论本文约4100字，建议阅读7分钟数据的设计、完善、评估三大步骤是关键。 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advanc
哈尔滨工业大学与北京大学的研究人员在神经网络Top期刊NeuralNetworks上2020年联合发表《Attention-guided CNN for image denoising》,受到一致好评。该论文利用稀疏机制、特征增强机制和Attention机制在小网络复杂度的情况下提取显著性特征进而移除复杂图像背景中噪声。
图像增强的定义非常广泛，一般来说，图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性，例如改善图像的颜色、亮度和对比度等，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，提高图像的视觉效果。传统的图像增强已经被研究了很长时间，现有的方法可大致分为三类，空域方法是直接对像素值进行处理，如直方图均衡，伽马变换；频域方法是在某种变换域内操作，如小波变换；混合域方法是结合空域和频域的一些方法。传统的方法一般比较简单且速度比较快，但是没有考虑到图像中的上下文信息等，所以取得效果不是很好。 近年来，卷积神经网络在很多低层次的计算机视觉任务中取得了巨大突破，包括图像超分辨、去模糊、去雾、去噪、图像增强等。对比于传统方法，基于CNN的一些方法极大地改善了图像增强的质量。现有的方法大多是有监督的学习，对于一张原始图像和一张目标图像，学习它们之间的映射关系，来得到增强后的图像。但是这样的数据集比较少，很多都是人为调整的，因此需要自监督或弱监督的方法来解决这一问题。本文介绍了近年来比较经典的图像增强模型，并分析其优缺点。
低照度图像增强只是对在低环境光环境下拍摄的图像进行增强，以提高图像视觉清晰度，如下图所示：
欢迎大家来到《知识星球》专栏，在GAN刚刚诞生的时候，的确只是用于生成图像造造假，做做数据增强，但是后来研究人员发现对抗思想是一个非常好的东西，几乎可以用于所有领域，今天介绍几个GAN在经典计算机视觉问题中进行辅助的案例。
真实世界场景中的视频超分辨率（VSR）是一项具有挑战性的任务，其目的是提高低质量视频的质量，从而产生高质量的结果。
我觉得人工智能就像是去建造一艘火箭飞船。你需要一个巨大的引擎和许多燃料。如果你有了一个大引擎，但燃料不够，那么肯定不能把火箭送上轨道；如果你有一个小引擎，但燃料充足，那么说不定根本就无法成功起飞。所以，构建火箭船，你必须要一个巨大的引擎和许多燃料。 深度学习（创建人工智能的关键流程之一）也是同样的道理，火箭引擎就是深度学习模型，而燃料就是海量数据，这样我们的算法才能应用上。——吴恩达 使用深度学习解决问题的一个常见障碍是训练模型所需的数据量。对大数据的需求是因为模型中有大量参数需要学习。 以下是几个例子展
论文地址：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58601-0_10
在计算机视觉中，生成模型是一类能够生成合成图像的模型。例如，一个被训练来生成人脸的模型，每次都会生成一张从未被该模型或任何人看到过的人脸。生成模型最著名的例子是GAN(生成对抗网络)。它有生成器和鉴别器，它们相互对抗，然后生成图像。由于模型本身具有对抗性，因此很难进行训练。这使得很难达到一个最优的平衡。利用扩散模型可以解决这个问题。（下图为常见的生成模型的基本架构）
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
自然图像合成（Natural Image Synthesis）是一类应用广泛的机器学习任务，但在不同的应用场景中都存在多种多样的设计难点。
AI 绘画的过程通常包括以下几个步骤： 1. 数据集准备： 收集大量的图像数据，这些数据可以包括各种风格、主题的绘画作品。
【GiantPandaCV导语】本文针对3维视觉中的深度图补全问题，介绍了一下近年基于深度学习的RGB-D深度图补全算法进展。深度图的质量对3维视觉至关重要，深度图的优劣极大地影响了后续的3d识别等工作，但目前较多研究聚焦于自动驾驶领域的Lidar深度图的补全，而对RGB-D相机涉猎较少，故本文介绍几篇基于consumer RGB-D cameras深度图补全的深度学习方法，以此来看看近期该领域的发展现状。
近年来，深度学习在图像识别方面取得了显著的成功。然而，最先进的视觉模型仍然是用监督学习来训练的，这就需要大量的标记图像才能很好地工作。 通过只显示标记图像的模型，我们限制了我们自己使用更大数量的未标记图像来提高最先进模型的准确性和鲁棒性。
图像在产生和传输过程中都会受到噪声的干扰，因此图像降噪是一个非常基础的问题，生成式模型GAN在捕捉噪声的分布上有天然的优势。
机器之心报道 机器之心编辑部 谷歌的研究者用两种有关联的方法提升了扩散模型的图像合成质量。 自然图像合成作为一类机器学习 (ML) 任务，具有广泛的应用，也带来了许多设计挑战。例如图像超分辨率，需要训练模型将低分辨率图像转换为高分辨率图像。从修复老照片到改进医学成像系统，超分辨率有着非常重要的作用。 另一个图像合成任务是类条件图像生成，该任务训练模型以从输入类标签生成样本图像。生成的样本图像可用于提高下游模型的图像分类、分割等性能。 通常，这些图像合成任务由深度生成模型执行，例如 GAN、VAE 和自回归模
选自arXiv 作者：Ting Chen等 机器之心编译 机器之心编辑部 目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。 视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设计和高度定制的，在架构和损失函数的选择方面用到了大量的先验知识。 图灵奖得主 Ge
视频降噪不仅解决了视频处理一个非常基本也非常实用的问题，同时又一次成功解决学术界成果难工业化的问题。
这篇博客主要介绍之前看过的一些图像增强的论文，针对普通的图像，比如手机拍摄的那种，比低光照图像增强任务更简单。
生成对抗网络(Generative adversarial networks，简称GANs)由Ian Goodfellow于2014年推出，近年来成为机器学习研究中非常活跃的话题。GAN是一种无监督生成模型，它隐含地学习底层分布。在GAN框架中，学习过程是两个网络之间的极大极小博弈，一个生成器，生成给定随机噪声向量的合成数据，一个鉴别器，区分真实数据和生成器的合成数据。
文本到图像扩散模型，使得生成多样且高质量的图像成为可能。然而，这些图像往往在描绘细节方面不够精细，并且容易出现由于输入文本的歧义导致的错误。缓解这些问题的一种方法是在带类标签的数据集上训练扩散模型。这种方法有两个缺点：（i）监督数据集通常与大规模抓取的文本-图像数据集相比较小，影响生成图像的质量和多样性，或者（ii）输入是一个硬编码标签，而不是自由形式的文本，限制了对生成图像的控制。
在现有的基础上，燃气火焰的检测主要是基于火焰颜色特征，由于燃气火焰不同于普通火焰，其中蓝色分量较多，一般的检测方法准确度不够，故采取其他方法来检测火焰，下面主要介绍4个步骤的思路和主要的python代码。
今天我将讨论一些在过去十年中出现的主要的半监督学习模型。首先让我们谈谈什么是半监督学习以及我们为什么对它感兴趣！
在拍摄、存储、传输和渲染过程中，图像质量往往会降低。图像恢复和增强的目标是逆转这种退化并改善图像质量。通常，恢复和增强任务可以分为两大类：1）线性反演问题，例如图像超分辨率（SR）、去模糊、修补、彩色化等，在这些任务中，退化模型通常是线性的且已知；2）非线性或盲问题，例如低光增强和HDR图像恢复，其中退化模型是非线性的且未知。对于特定的线性退化模型，可以通过对神经网络进行端到端的监督训练来解决图像恢复问题。然而，在现实世界中，受损图像往往存在多个复杂的退化情况，全面监督的方法很难泛化应用。近年来，通过生成模型寻找更通用的图像先验并在无监督设置下处理图像恢复问题引起了广泛的兴趣。在推理过程中，可以处理不同退化模型的多个恢复任务而无需重新训练。例如，经过大量干净图像数据集训练的生成对抗网络（GAN）通过GAN反演，在各种线性反演问题上取得了成功，学习到了真实世界场景的丰富知识。与此同时，去噪扩散概率模型（DDPMs）在GAN的基础上展现了令人印象深刻的生成能力、细节水平和多样性。作为早期尝试，现有的工作——去噪扩散恢复模型（DDRM）使用预训练的DDPMs进行变分推断，并在多个恢复任务上取得了令人满意的结果，但其在已知线性退化矩阵上利用奇异值分解（SVD），因此仍然局限于线性反演问题。本文进一步提出了一种高效的方法，名为生成扩散先验（GDP）。它利用经过良好训练的DDPM作为通用图像恢复和增强的有效先验，并以退化图像作为引导。作为一个统一的框架，GDP不仅适用于各种线性反演问题，还首次推广到非线性和盲目图像恢复和增强任务。GDP采用了一种盲退化估计策略，在去噪过程中随机初始化并优化GDP的退化模型参数。此外，为了进一步提高光真实性和图像质量，本文系统地研究了一种有效的指导扩散模型的方法。另外，借助提出的分层指导和基于分块的生成策略，GDP能够恢复任意分辨率的图像，其中首先预测低分辨率图像和退化模型，以引导高分辨率图像的生成过程。
来源：计算机视觉与机器学习作者丨木瓜子@知乎 链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/82352961本文约7900字，建议阅读10+分钟文章介绍了近年来比较经典的图像增强模型，并分析其优缺点。 这篇博客主要介绍之前看过的一些图像增强的论文，针对普通的图像，比如手机拍摄的那种，比低光照图像增强任务更简单。 介绍 图像增强的定义非常广泛，一般来说，图像增强是有目的地强调图像的整体或局部特性，例如改善图像的颜色、亮度和对比度等，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图
Retinex模型是微光图像增强的有效工具。假设观测图像可以分解为反射率和光照。大多数现有的基于retinx的方法都为这种高度病态分解精心设计了手工制作的约束条件和参数，当应用于各种场景时，可能会受到模型容量的限制。在本文中，我们收集了一个包含低/正常光图像对的低光数据集(LOL)，并提出了在该数据集上学习的深度视网膜网络，包括用于分解的解分解网和用于光照调整的增强网。在解压网络的训练过程中，分解的反射率和光照没有ground truth。该网络仅在关键约束条件下学习，包括成对低/正常光图像共享的一致反射率和光照的平滑度。在分解的基础上，通过增强网络对光照进行亮度增强，联合去噪时对反射率进行去噪操作。Retinex-Net是端到端可训练的，因此学习的分解本质上有利于亮度调整。大量实验表明，该方法不仅在弱光增强方面具有良好的视觉效果，而且能很好地表征图像的分解。
又和大家见面了，上次本程序猿介绍了CMSIS-NN，一晃过去了两个月。。。。闲话不多说，开始正题，小编这次带来的是，进行深度学习部署时的一段比较有用的小插曲：浅谈深度学习中的数据增广。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
