1. 图像配准的基本概念 Image registration 是指同一目标的两幅或者两幅以上的图像在空间位置的对准。图像配准技术的过程，称为图像匹配或者图像相关（image...
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@迷宫小巷 不客气
使用高效子像素卷积神经网络的实时单图像和视频超分辨率
这篇是Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convo...
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生成对抗网络训练心得
训练WGAN的时候，有几个方面可以调参： a. 调节Generator loss中GAN loss的权重。 G loss和Gan loss在一个尺度上或者G loss比G...
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我的理解是，文章说了：一般来说，图像风格化的结果不应该取决于内容图的对比度，风格上的差距被设计用来将元素从风格图转移到内容图，因此风格化后图的对比度应该是近似于风格图的对比度的。所以我觉得实例正则化能消除内容图的对比度的影响。如果使用批正则化的话，达不到这个效果。
[译] Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization
题目：《实例正则化：快速风格化缺失的成分》 文章地址：《Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Sty...
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机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率同见博客：http://zhwhong.cn/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/(对Latex公式支持更好) 在分类任...
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传统机器学习算法(一)本章节主要介绍机器学习传统算法的监督学习部分。监督学习算法主要解决回归和分类两大问题。只能做回归的算法是线性回归，只能做分类的算法是逻辑回归和贝叶斯分类。其他的算法既可以做回...
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传统机器学习算法(二)这章节主要介绍机器学习传统算法的非监督学习的部分。是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学...
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改进神经网络学习的方法1. 交叉熵代价函数 采用MSE作为代价函数存在一个问题，那么就是当人工神经元在其犯错比较大的情况下学习很有难度。这里的学习缓慢，实际上指的是这些偏导数很小。那么我们看一下s...
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五. 基于生成对抗网络1. SRGAN 论文题目：Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversar...
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五. 算法之排序算法本文的整理基于：http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7776068 排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进...
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六. 算法之查找算法本文的整理基于：http://blog.csdn.net/qq_23217629/article/details/52517741 查找定义：根据给定的某个值，在查找表中确定...
