FISTA（A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm）是一种快速的迭代阈值收缩算法（ISTA）。FISTA和ISTA都是基于梯度下降的思想，在迭代过程中进行了更为聪明（smarter）的选择，从而达到更快的迭代速度。理论证明：FISTA和ISTA的迭代收敛速度分别为O(1/k2)和O(1/k)。
来自：机器之心 “现有的最优方法在文本、人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳，主要受限于图像先验的手工设计属性。本文研究者将图像先验表示为二值分类器，训练 CNN 来分类模糊和清晰图像。实验表
选自arXiv 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 现有的最优方法在文本、人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳，主要受限于图像先验的手工设计属性。本文研究者将图像先验表示为二值分类器，训练 CNN 来分类模糊和清晰图像。实验表明，该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性，可实现更广泛场景的盲图像去模糊。 简介 盲图像去模糊（blind image deblurring）是图像处理和计算机视觉领域中的一个经典问题，它的目标是将模糊输入中隐藏的图像进行恢复。当模糊形状满足空间不
安妮 编译自 ArXiv 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 十图九糊。 置身异国街道，感受着陌生环境里熙熙攘攘的街道，你掏出手机想留住这一刻。 好嘞，一、二、三，咔嚓。 由于行人和车辆都在运动，
研究了图像超分辨率(SR)对低分辨率图像中目标检测任务的影响。直观上，SR对目标检测任务产生了积极的影响。虽然之前的一些工作证明了这种直觉是正确的，但是在这些工作中，SR和检测器是独立优化的。摘要提出了一种新的深度神经网络训练框架，在此框架中，SR子网络通过对传统检测损耗的权衡，明确地将检测损耗纳入到训练目标中。这种端到端培训程序允许我们对任何可微检测器的SR预处理进行训练。我们证明，我们的任务驱动的SR在各种条件和缩放因子下，一致且显著地提高了目标探测器在低分辨率图像上的准确性。
以GAN为代表的生成模型正在视觉造假的路上越来越成熟，狗变猫、白马变斑马、实景变素描是GAN用于高级图像生成的例证。
动态场景去模糊是一项具有挑战性的低水平视觉任务，其中空间变异模糊是由相机抖动和物体运动等多种因素造成的。最近的研究取得了重大进展。通过与参数无关方案和参数共享方案的比较，提出了一种通用的、有效的选择性共享方案，给出了约束去模糊网络结构的一般原则。在每个尺度的子网中，我们提出了一种非线性变换模块的嵌套跳跃连接结构来代替堆叠的卷积层或剩余块。此外，我们建立了一个新的大的模糊/锐化图像对数据集，以获得更好的恢复质量。综合实验结果表明，本文提出的参数选择共享方案、嵌套式跳跃连接结构和新数据集对建立动态场景去模糊新技术具有重要意义。
早期的去模糊方法主要关注非盲去模糊，恢复已知模糊核的图像。Pan等人[1]通过计算模糊图像中暗通道的稀疏性来准确计算模糊核，以恢复清晰图像。然而，这些传统方法在处理空间变化的模糊方面存在困难，而且通常耗时。
NTIRE的各大竞赛已经落下帷幕，冠亚军排名也相继确定，笔者近期会逐步将相关领域的竞赛结果进行一下简单总结，同时也将对这其中的冠军军及优秀方案进行一番解读，感兴趣的朋友可以关注一波...
因为LSVRC-2010是ILSVRC的唯一一个有测试集标签的版本，因此在这个实验中大多使用该版本。
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。
学术界的图像去模糊往往采用了最简单的单一假设，而真实场景的模糊往往与其他退化并存，比如压缩、下采样。
本文是来自AOMedia 2019的演讲，演讲者是来自cmu的Aswin C. Sankaranarayanan。本次演讲主要讲述使用深度生成模型进行物理建模。
是的，我们今天就来看看另外一种图像模糊——即失焦导致的图像模糊——应该怎么样处理。
作者 | Ryan Dahl 去年，在我研究TensorFlow出了一番成果后，我开始申请Google Brain的首届见习项目（Google Brain Residency Program），最后居然成功了。受邀参加该项目的共有24人，每个人都有着不同的机器学习背景。 我们24个人，需要在Google位于山景城的深度学习研究实验室工作一年，每天跟Google的科学家和工程师们一起，共同来做TensorFlow的前沿研究。想想就把我给兴奋坏了。 如今，这个为期一年的项目已经结束了，确实收获满满。我也希望
3）使人们对模型有更好的理解-我们可以查看过滤器的权重并可视化网络“学习”的内容。
本文是Nodejs之父Ryan Dahl在Google Brain做了一年深度学习后的心得体会，他在那里的目标是用机器学习将卓别林的老电影自动修改到4K画质。他的新项目成果几何？Nodejs之父的机器学习心得又是什么呢？ 鉴于Ryan Dahl在编程界的地位，小编觉得很有必要再给大家推送一次，更重要的是小编惦记那些错过本文的小伙伴儿~~ 作者 | Ryan Dahl 编译 | AI100 去年，在研究TensorFlow做出一番成果后，我开始申请Google Brain的首届见习项目，最后竟然成功了。受
上一篇文章35. 去卷积：怎么把模糊的图像变清晰？吸引了很多朋友的关注。在这篇文章里面，我给大家讲了一种叫做“非盲去卷积”的方法，当指定了PSF(下图中的c)，和观测到的模糊图像（下图中的b)，我们可以恢复出清晰的图像（下图中的x)。
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。
大数据文摘作品 编译：王一丁、于乐源、Aileen 本文作者Ryan Daul是Node.js的创始人，应该算是软件工程领域当之无愧的大犇了。他和我们分享了自己在谷歌大脑见习项目一年中的工作，成果，失败和思考。 去年，在通过对TensorFlow的研究得出一点点心得之后，我申请并入选了谷歌大脑举办的的首届见习项目（Google Brain Residency Program）。该项目共邀请了24名在机器学习领域有着不同背景的人士，受邀者将在为期一年的时间里和Google的科学家及工程师们在位于山景城的Goo
答：否则，我们将获得一个由多个线性函数组成的线性函数，那么就成了线性模型。线性模型的参数数量非常少，因此建模的复杂性也会非常有限。
论文标题：Continuous Color Transfer 论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.13626
1. 为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代码函数，通过训练代价函数来得到参数。
对单张图像循环进行多次超分辨，图像增强，去模糊等图像处理是否合理？以及如何评价图像质量？
编译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 编辑 | 谷 磊 对于许多具有挑战性的现实问题，深度学习已经成为最有效的解决方法。 例如，对于目标检测，语音识别和语言翻译等问题，深度学习能够表现出最佳的性能。许多人认为深度神经网络(DNNs)是一种神奇的黑盒子，我们只需要输入一堆数据，网络就能够输出我们所要的解决方案！但是，在实践中我们往往会碰到更多、更复杂的问题。 在设计网络模型并将DNNs应用到一个特定的问题上，往往会遇到很多挑战。对于某一特定的实际问题，我们需要根据实际应用，正确地设计并训练网络
梯度下降法并不是下降最快的方向，它只是目标函数在当前的点的切平面（当然高维问题不能叫平面）上下降最快的方向。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了一个图像去模糊方向的综述，来自澳大利亚国立大学、中山大学、美国加州大学 Merced 分校、日本乐天研究所的研究者回顾了基于深度学习的图像去模糊技术研究进展，回顾了图像去模糊的研究历史，总结了当前的研究进展，并进行了展望。该综述近期被计算机视觉旗舰期刊 International Journal of Computer Vision 接收。 链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-022-01633-
前 言 无论是要解决现实生活中的难题，还是要创建一款新的软件产品，我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学专业的学生，我经常需要优化各种代码，以便提高其整体的运行速度。 一般情况下，最优状态会伴随问题的最佳解决方案。如果阅读近期发表的关于优化问题的文章的话，你会发现，优化问题在现实生活中扮演着非常重要的作用。 机器学习中的优化问题与我们刚刚提到的内容有些许不同。通常情况下，在优化的过程中，我们非常清楚数据的状态，也知道我们想要优化哪些区域。但是，在机器学习中，我们本就对“新数据”一无所知，更不
本篇文章向大家介绍梯度下降（Gradient Descent）这一特殊的优化技术，我们在机器学习中会频繁用到。 前言 无论是要解决现实生活中的难题，还是要创建一款新的软件产品，我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学专业的学生，我经常需要优化各种代码，以便提高其整体的运行速度。 一般情况下，最优状态会伴随问题的最佳解决方案。如果阅读近期发表的关于优化问题的文章的话，你会发现，优化问题在现实生活中扮演着非常重要的作用。 机器学习中的优化问题与我们刚刚提到的内容有些许不同。通常情况下，在优化的
Paper: https://arxiv.org/pdf/2105.13084.pdf
深层神经网络参数调优（二）——dropout、题都消失与梯度检验 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、dropout正则化 中文是随机失活正则化，这个是一种正则化的方式，之前学过L1、L2正则化，这个则是另一种思想的正则化。dropout，主要是通过随机减少一些神经元，来实现减少w和b，实现防止过拟合的。 1、主要做法 假设一个概率阈值p，对于神经网络中的所有神经元，在每一次FP、BP的时候，都有p的概率会被保留下来。没有被保留下来的神经元，则不参与本次的运算，即不接收输入，也不输出结果。 2、具体
梯度下降是迄今为止最流行的优化策略，用于机器学习和深度学习。它在训练模型时使用，可以与每个算法结合使用，易于理解和实现。
其中，J是关于Θ的一个函数，当前位置为 点，要从这个点走到J的最小值点，也就是山底。首先我们先确定前进的方向，也就是梯度的反向，然后走一段距离的步长，也就是α，走完这个段步长，就到达了这个点！
作者：Xin Tao、Hongyun Gao、Xiaoyong Shen、Jue Wang、Jiaya Jia
作者：Xin Tao、Hongyun Gao、Xiaoyong Shen、Jue Wang、Jiaya Jia 机器之心编译 参与：Panda 因为手抖或焦点选择等问题，相机拍摄的图像中常常存在模糊状况。消除图像模糊，呈现图像细节是计算机视觉领域内的一个重要研究主题。中国香港中文大学、腾讯优图实验室和旷视科技的研究者合作提出的 SRN-DeblurNet 能更高效地实现比之前最佳方法更好的结果。该论文已被将在当地时间 6 月 18-22 日于美国犹他州盐湖城举办的 CVPR 2018
之前看过一遍，但是总是模模糊糊的感觉，也刚入门，虽然现在也是入门，但是对于一些概念已经有了比较深的认识（相对于最开始学习机器学习的时候）。所以为了打好基础，决定再次学习一下Andrew Ng的课程，并记录笔记以供以后复习参考。 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 Linear Regression with One Variable 模型展示 损失函数定义 梯度下降算法 线性回归中的梯度下降 线性代数计算复习 2. 重点&难点 上面内容中需要强调的有： 1）梯
基于Transformer的方法在图像去雨任务中取得了显著的性能，因为它们可以对重要的非局部信息进行建模，这对高质量的图像重建至关重要。本文发现大多数现有的Transformer通常使用查询-键对中的所有token的相似性进行特征聚合。然而，如果查询中的token与键中的token不同，从这些token估计的自关注值也会涉及到特征聚合，这相应地会干扰清晰的图像恢复。
1958年，计算科学家Rosenblatt提出了由两层神经元组成的神经网络，并将之命名为“感知器”(Perceptron)。 感知器有两个层次：输入层和输出层。 输入层里的“输入单元”只负责传输数据，不做计算。 输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。 感知器是当时首个可以学习的人工神经网络。Rosenblatt现场演示了其学习识别简单图像的过程。
Magnific 图像超分 & 增强工具还正在火热体验中，它强大的图像升频与再创能力收获一致好评。现在，视频领域也有了自己的 Magnific。
所以综上所诉，用线性回归来用于分类问题通常不是一个好主意，并且线性回归的值会远远偏离0或1，这显示不太合理。
最近开始对使用机器学习生成中型个人资料图片感兴趣。深入到了神经风格转换领域。尽管NST在概念上很容易理解，但要生成高质量图像却出奇地困难。为了获得良好的结果，必须正确实施许多复杂的细节和未提及的技巧。在本文中，将深入研究神经风格转换，并详细研究这些技巧。
1.5 使用梯度下降算法进行学习 现在我们有了神经网络的设计，它怎样可以学习识别数字呢?我们需要的第一样东西是一个 用来学习的数据集 —— 称为训练数据集。我们将使用 MNIST 数据集，其包含有数以
常用机器学习算法汇总比较的最后一篇，介绍提升(Boosting)算法、GBDT、优化算法和卷积神经网络的基本原理、优缺点。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 上一篇总结了常用的机器学习算法，论述了为什么需要深度学习，以及一种系统地展开deep learning的学习清单，具体请参考： 都知道深度学习地实施一般都借助神经网络模型，因此，接下来，先看一看，神经网络模型是怎么一回事。 02 — 神经网络模型 2.1 神经网络模型组成 一般地，神经网络模型包括输入层（input layer），
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 上一篇总结了常用的机器学习算法，论述了为什么需要深度学习，以及一种系统地展开deep learning的学习清单，具体请参考： 为什么要有深度学习？系统学习清单 都知道深度学习地实施一般都借助神经网络模型，因此，接下来，先看一看，神经网络模型是怎么一回事。 02 — 神经网络模型 2.1 神经网络模型组成 一般地，神经网络模型包括
4 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多特征(Multiple Features) 4.2 多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables) 4.3 梯度下降实践1-特征值缩放(Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling) 4.4 梯度下降实践2-学习速率(Gradient Descent in Practice II - Learning Rate) 4.5 特征和多项式回归(Features and Polynomial Regression) 4.6 正规方程(Normal Equation) 4.7 不可逆性正规方程(Normal Equation Noninvertibility) 5 Octave/Matlab Tutorial 5.1 Basic Operations 5.2 Moving Data Around 5.3 Computing on Data 5.4 Plotting Data 5.5 Control Statements: for, while, if statement 5.6 向量化(Vectorization) 5.x 常用函数整理
【新智元导读】谷歌首席科学家、谷歌大脑技术负责人Vincent Vanhoucke在Udacity开了一门深度学习课程，讲解在机器学习和深度学习实践应用中最关键的概念和动手实践任务，并且完全免费。Vincent Vanhoucke表示，这门新课程面向哪些渴望在现实世界中尝试深度学习，但还没能找着门道的人，包括寻找具体的解决方案来解决具体的问题的工程师，希望快速了解这个领域的本科生或研究生，希望在某一个研究问题上立刻开始编码的程序员，等等。本文带来课程介绍。 机器学习是发展最快，最令人兴奋的领域之一，而深度学
在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。
本周主要是介绍了两个方面的内容，一个是如何进行大规模的机器学习，另一个是关于图片文字识别OCR 的案例
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