综述 AdaBoost学习算法用于提高简单学习算法的分类性能。它通过组合一组弱分类函数（具有较高分类错误的弱分类器）来形成更强的分类器。最后的强分类器采用弱分类器加阈值的加权组合的形式。...AdaBoost方法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。...AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感，但在一些问题中，AdaBoost方法相对于大多数其它学习算法而言，不会很容易出现过拟合现象。...实现思路： AdaBoost方法是一种迭代算法，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率。每一个训练样本都被赋予一个权重，表明它被某个分类器选入训练集的概率。...算法流程 image.png image.png Matlab实现 w = [1 1 1 1 1 1 1 1]; Y = [-1 1 1 1 -1 -1 1 -1]; h(1,:) = [-1, -
1.Adaboost简介 Adaptive boosting(自适应增强)是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个强分类器，Adaboost可处理分类和回归问题...了解Adaboost算法之前，我们先学习下Boost(增强)和Adaptive(自适应)的概念。...1.2Adaptive自适应 Adaptive(自适应)体现在前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。...1.3Adaboost流程 结合Adaptive(自适应)和Boost(增强)概念，我们来具体介绍下Adaboost迭代算法流程。 初始化训练数据的权值分布。...Adaboost模型是加法模型，学习算法为前向分布学习算法，损失函数为指数函数。 加法模型：最终强分类器是若干个弱分类器加权平均得到。
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
在限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果一文中针对全局直方图均衡化的一些缺点，提出了分块的自适应均衡化技术，很好的克服了全局直方图均衡化的一些缺点，对于图像增强也有着显著的作用，我们稍微回顾下...CLAHE算法的原理后，很自然的能拓宽和联想到的。 ...关于自动色阶和自动对比度的原理，我在调整图像- 自动对比度、自动色阶算法一文中已经有了较为详细的实现，而关于自动颜色的原理，目前为止我似乎没有发现有任何人对其进行了详细的解释。...块大小为200，CutLimit =0.01 处理后结果 由上面的图可以看出，处理前后的增强效果还是很明显的，整个图像显得更清晰。 ...在贴一些这个算法的处理效果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 特别是最后一幅图，处理的效果都要比我博客中其他的几种方法来的好，感觉真是帅呆了。
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。
本文提出了一种虚词自适应增强注意框架(FAEA)，该框架设计了一种基于元学习的混合注意模型，用于参加与类相关的虚词。...由于虚词的使用带来了显著的类内冗余，引入了一种自适应消息传递机制来捕获和传递类内差异。本文从点积测量的角度对虚词的负面影响进行了数学分析，解释了为什么消息传递机制能有效地降低虚词的负面影响。...实验结果表明，FAEA算法优于强基线，特别是在FewRel1.0一次学习下，逆关系精度提高了14.33%。 论文链接 https://arxiv.org/abs/2204.12111
(sum+i*width+j-1)-*(sum+(i-1)*width+j-1)+*(pCur+i*width+j); //卷积计算 } } return; } // // 局部非线性对比度增强...(i=0;i<2;i++) { *(offsetdata+i)=0X80808080; } system( "cls" ); printf("******中心/环绕Retienx算法...(sum+i*width+j-1)-*(sum+(i-1)*width+j-1)+*(pCur+i*width+j); //卷积计算 } } return; } // // 局部非线性对比度增强...(i=0;i<2;i++) { *(offsetdata+i)=0X80808080; } system( "cls" ); printf("******中心/环绕Retienx算法
1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。...CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡...在学习这个之前，我们要先学习一下下面的前置算法： 【Contrast Stretching】:对比度拉伸； 【HE】:直方图均衡； 【CLHE】:对比度限制的HE 【AHE】：自适应直方图均衡化 2 竞赛中的...其中的流程是： Resize就是拉伸图片修改尺寸 RandomGamma就是使用gamma变换 RandomBrightnessContrast就是随机选择图片的对比度和亮度 CLAHE是一种对比度受限情况下的自适应直方图均衡化算法...本文主要讲解的就是CLAHE这个直方图均衡化的算法。
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv....
**不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法，Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒定三个方面做到平衡，因此可以对各种不同类型的图像进行自适应的增强。...第二张展示了Retinex-Net算法在真实的文档图片上面的增强效果，第一行表示原始的输入图片，第二行表示增强后的图片，增强后的图像看起来更加清晰，便于后续算法的处理。...第一张图表示的是MBLLEN算法在一些公有数据集上面和其它算法的比较结果，通过观察可以得知，该算法能够获得更加自然的增强效果，增强后的图像的整体效果看起来比较舒服，增强之后的细节更加清晰。...上图展示了KinD算法的增强效果。第一张图像表示的是该算法和其它经典的增强算法之间的比较结果，通过观察我们可以发现，通过该算法增强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。...第二张展示了该算法在真实场景中的一些图片上面的展示效果，整体看来该算法取得了较好的增强效果，但是在有些图像上面增强的结果不是很均匀，仍然存在着一些阴影区域，不过越来越多的基于GAN的图像增强算法会慢慢的解决这些问题
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...二、全局阈值法 在某种程度上说，阈值法是对比度增强的极端形式，或者说他使得亮的像素更亮而暗的像素更暗。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。
从原模型的参数设定以及深度学习的算法特征上，我们很容易将神经网络的增强划分为两条路线：输入数据的数据结构改进，神经网络的算法改进。...算法改进 RNN 的另一个增强思路则集中于学习算法的增强上，本次将着重介绍目前 一个较为主流的 RNN 神经网络拓展：自适应计算次数(Adaptive Computation Time - ACT)...ACT-RNN 单步结构步骤 2 由于 ACT 的主要目标是自适应计算次数，也就是图例中 sigmoid 函数传导的次数。...看多组合 TOP100 准确率 与算法计算的成本函数和准确率不同，通过组合的TOP100准确率我们可以发现，目前报告的 RNN 算法实际的看多组合效率并不突出，对应的真实准确率均值在15%左右，这也解释了算法较高的准确率与组合净值曲线较低的原因...相对于基本的 LSTM 模型，本策略主要结论是依托于 LSTM 网络的增强结构ACT—自适应计算次数。在每一次的学习中，增加同一批数据重复学习的次数，以此提高 RNN 网络的复杂性。
因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式，基于这个想法，这篇文章提出了组合了GA，DE和EDA的一种自适应的memetic 算法。...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...本文贡献 设计了一种自适应模因计算方法用于多目标优化。虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。...考虑了自适应模因计算中的多种全局和一种局部搜索算法。AMALGAM和Borg MOEA都不涉及任何局部搜索算法。此外，还在算法中实现了不同的优化器。 实现了基于支配和分解两种框架中的算法。...提出的算法 将自适应memetic算法分别应用到支配和分解两种框架中--分别提出mNSEA和mMOEA/D 初始化阶段，每个优化算子都有相同的概率生成初始解 较优秀的解会被选出并存进存档中 在子代解生成之前
因此，在训练自动驾驶算法时，需要一些特殊的图像增强处理。...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增强算法-Automold。该算法基于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，大大增强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增强效果，而不需要繁琐的去指定增强类型，使得该算法可以很好的嵌入到自动驾驶的CNN网络训练中。
典型的比如CT图像增强，去雾去雨，静脉增强等算法。...那么，本章，我们就主要讲讲几种基本的图像增强算法的Matlab & FPGA实现。常用的图像增强算法，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领域的图像增强。...但本章主要讲针对直方图均衡，和各种对比度算法的图像增强，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增强技术，通过改变图像的直方图分布，来改变图像中各像素的灰度，主要用于增强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增强的效果，给后续算法增加了辨识度，如下图所示： 但直方图均衡化是一种全局处理方式
为了解决数据需求问题，常用的方法是数据增强（Data Augmentat）。当我们需要大量的增强数据时（如构建出上百万的新图片），增强处理也会消耗大量的计算资源，导致训练过程变慢。...一个行之有效的解决方法是采用tensorflow.image函数来进行增强操作，该函数基于GPU计算，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增强的效果。...图像来源:https://cdn-images-1.medium.com/max/1000/1*ULBhR9EVavi-HhpdbrjEzQ.jpeg 增强操作 下面我们介绍不同的增强算法对图像处理效果...1.翻转图像 翻转图像是最常用的数据增强操作之一，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。
CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。 ...可观的码率降低百分比证明了CABR增强编码器具有足够的内容自适应特性，可以达到令人满意的码率节省效果， 第二个示例使用来自Blender开放电影项目的著名电影“Tears of Steel”中的500帧
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
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