TensorFlow 笔记(基础部分-I)

TensorFlow是一个开源的软件包,用于各种感知以及语言理解的机器学习,深度学习任务。

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ESRGAN 详解

ESRGAN 详解

ESRGAN网络是在SRGAN的基础上,对对抗损失以及感知损失进一步的改善,引入residual-in residual Dense Block(残差密集块)来组建网络而取代了网络中的BN。并且借鉴了相对GAN的思想,让给判别器预测相对的真实性,而不是完全相同。

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微电阻成像

微电阻成像

原理:

微电阻率扫描成像测井采用多个有序排列、间距几毫米的钮扣电极测量井壁地层电阻率,并形成分辨率很高的井壁图像,从而对地层进行细微分析的电阻率测井方法。

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linux操作及远程服务器访问

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SRGAN 详解

SRGAN

SRGAN是一个这篇文章将生成对抗学习用于基于单幅图像的高分辨重建,不同于传统的CNN的方法,SRGAN得到的超分辨率的图片放大四倍之后还是能够体现细节感。

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project two

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谈看论文和记笔记

本篇纯属个人体会之谈。

如何看论文

这几天看了些论文,遂总结一下看论文的方法。我尝试了很多方法之后觉得下面这种方式比较合适:
找论文
找论文一般的的途径就是找综述文章,找博客总结类的文章,里头一般就按时间顺序排好列出若干重要的论文,打好基础后专门去看与(🌧️这个表情还蛮可爱)问题相关的文章。
看文章

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GAN系列论文

GAN系列论文

Generative Adversarial Networks(GAN)

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project one

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语义分割简要总结

语义分割简要总结

CNN padding 的方式:

  • valid padding:当卷积到边界时,最后边界位置不够卷积则直接舍弃。

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