linux 环境安装

linux 环境下的python3.6安装,以及Linux系统的一些设置。

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Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks(RCAN)

RCAN这篇文章是2018年发表在ECCV上的一篇poster,作者Yunlun Zhang也是该领域的一个大牛。在文中作者对比了各项性能指标,均达到了state of the art的效果。在目前超分辨率领域越做越细的前提下,以提升指标性能为目的的文章越来越不好发表了。下面介绍一下文章的思路、highlight希望能够有点启发。

arxiv: https://arxiv.org/pdf/1807.02758.pdf

github:https://github.com/yulunzhang/RCAN

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超分辨率论文摘要阅读

这篇博客的主要目的为了记录阅读的超分辨率论文的摘要部分,了解超分辨率领域的研究前沿进度。

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电阻率成像数据分析

电阻率成像(ERI) 是一种地球物理技术,用于通过在表面或在一个或多个钻孔中的电极进行的电阻率测量来对底层亚表面结构进行成像。

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并查集,python示例

并查集是一种数据结构,在合并不相交的集合,用来判断一个图中是否有环这种问题时,具有很高的性能。

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哈希表,python示例

哈希表一直都是一个很重要的数据结构,从上大学开始,一直有听闻,面试题也有相当的涉及,接下来继续扫盲。

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堆排序,python实现

堆排序这个名称一直困扰着我,现在扫一下盲。

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深度学习代码的框架

以pytorch为例,梳理一下深度学习中,数据的读取,神经网络的搭建,NMS,以及各个指标的计算流程。

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normalization

Normalization 正则化在wikipedia上的解释是,使得某个东西更加正规和正常化的一个过程。深度学习中,正则化使用十分广泛,通常网络通过修改loss,添加参数的正则项,对参数的分布进行控制;或是在数据预处理阶段,对数据进行正则化操作。正则化操作通常指的是将数据大小范围缩放到[0,1]之间。

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image upsample-downsample method

图像尺度的放大,缩小是图形学中一个十分常见的问题。然而这个过程并不是无损的,缩放的过程是一个非线性的过程,因此存在许多算法在效率,平滑度,清晰度和速度上进行一些权衡(trade-off)。在图形的缩放过程中,存在插值,采样等一些关键的步骤,下面对一些在图像缩放过程中使用的算法进行简要的介绍,这些算法均有其优缺点。

参考资料:https://clouard.users.greyc.fr/Pantheon/experiments/rescaling/index-en.html#bicubic

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