論文閱讀筆記之——《Benchmarking Denoising Algorithms with Real Photographs》
本博文為論文《Benchmarking Denoising Algorithms with Real Photographs》的閱讀筆記
通過Gaussian noise來合成圖片
benchmarking denoising techniques（基準測試去噪技術）
影象去噪傳統的評價方法是針對人為合成的含噪影象（獨立同分布高斯噪聲）的原因：缺少真實的Ground Truth(GT)資料。而本文的貢獻就是構建了一個基準的資料集。跟之前看到的做denoise的論文差不多，都是通過系列處理，實現成pair的噪聲圖片和ground Truth
對一個固定的場景拍攝一系列的不同的ISO值得影象。
Reference
相關推薦
論文閱讀筆記之——《Benchmarking Denoising Algorithms with Real Photographs》
本博文為論文《Benchmarking Denoising Algorithms with Real Photographs》的閱讀筆記 通過Gaussian noise來合成圖片 benchmarking denoising techniques（基準測試去噪技術） 影象去噪傳統的
論文閱讀筆記之——《DN-ResNet: Efficient Deep Residual Network for Image Denoising》
本文提出的DN-ResNet，就是a deep convolutional neural network (CNN) consisting of several residual blocks (ResBlocks).感覺有點類似於SRResNet的思路。並且對於訓練這個作者所提出的網路，作者還
論文閱讀筆記之——《Practical Signal-Dependent Noise Parameter Estimation From a Single Noisy Image》
噪聲水平估計對於非盲去噪方法是至關重要的，噪聲水平估計質量直接影響去噪的質量。一般認為影象的噪聲都是零均值噪聲，所謂的噪聲水平估計就是通過單張噪聲影象估計高斯噪聲的方差（或標準差） 噪聲的分類 高斯噪聲是指它的概率密度函式服從高斯分佈（即正態分佈）的一類噪聲。如果一個噪聲，它的幅度分佈服
論文閱讀筆記之Dispnet
寫在前面 總算有時間寫點東西，整理了一篇近期看的論文《A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation》
論文閱讀筆記《The Contextual Loss for Image Transformation with Non-Aligned Data》（ECCV2018 oral）
github 區域 偏移 org nbsp 修改 transfer style 但是 目錄： 相關鏈接 方法亮點 相關工作 方法細節 實驗結果 總結與收獲 相關鏈接 論文：https://arxiv.org/abs/1803.02077 代碼：https://
論文閱讀筆記（六）Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
采樣 分享 最終 產生 pre 運算 減少 att 我們 作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian SunSPPnet、Fast R-CNN等目標檢測算法已經大幅降低了目標檢測網絡的運行時間。可是盡管如此，仍然
論文閱讀筆記 DeepLabv1：SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS
bar pro 依賴性 後處理 主題 處理 分配 位置 平滑 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1412.7062 摘要 該文將DCNN與概率模型結合進行語義分割，並指出DCNN的最後一層feature map不足以進行準確的語義分割
《System Service Call-oriented Symbolic Execution of Android Framework with Applications to...》論文閱讀筆記
System Service Call-oriented Symbolic Execution of Android Framework with Applications to Vulnerability Discovery and Exploit Generation 用於Andro
【論文閱讀筆記3】序列模型入門之LSTM和GRU
本文只是吳恩達視訊課程關於序列模型一節的筆記。 參考資料： 吳恩達深度學習工程師微專業之序列模型 博文——理解LSTM 吳恩達本來就是根據這篇博文的內容來講的，所以 個人認為 認真學習過吳恩達講的那個課程後可以不用再看那篇博文了，能獲得的新的知識不多，另外網上的博文基本也都是根據那篇
論文閱讀筆記二十二：Learning to Segment Instances in Videos with Spatial Propagation Network（CVPR-20017）
論文源址：https://arxiv.org/abs/1709.04609 摘要 該文提出了基於深度學習的例項分割框架，主要分為三步，（1）訓練一個基於ResNet-101的通用模型，用於分割影象中的前景和背景。（2）將通用模型進行微調成為一個例項分割模型，藉
論文閱讀筆記二十六：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks（CVPR 2016）
論文源址：https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow程式碼：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 摘要 目標檢測依賴於區域proposals演算法對目標的位置進
《GraphGAN：Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets》論文閱讀筆記
最近在準備碩士期間的畢業論文的開題工作，也是比較愁於沒有什麼好的畢業設計的想法。在學習完這篇論文後，我發現基於生成對抗網路的網路表示學習的方法挺有意思。通過寫這篇部落格也是想要加深自己對這篇論文的idea的理解，同時也想著是否我也可以提出一種改進或是適當借鑑一下這種思想。 &nbs
閱讀筆記之——《Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs》及基於pytorch的CBDNet的復現
本文是CBDNet（convolutional blind denoising network）的閱讀筆記。本博文分為兩塊，一塊是閱讀筆記，一塊是本人對CBDNet的實驗記錄 論文連結：https://arxiv.org/pdf/1807.04686.pdf 論文的程式碼：https:/
QANET: COMBINING LOCAL CONVOLUTION WITH GLOBAL SELF-ATTENTION FOR READING COMPREHENSION 論文閱讀筆記
原文連結：https://openreview.net/pdf?id=B14TlG-RW Abstract 目前的端到端機器閱讀和問答模型主要基於包含注意力的迴圈神經網路，拋開優點。這些模型的主要缺點：在訓練和推理方面效率較低。 因此我們提出了一種名為QANet的問答架構
part-aligned系列論文：1707.Deep Representation Learning with Part Loss for Person ReID 論文閱讀筆記
Deep Representation Learning with Part Loss for Person ReID 本論文為了更好的提升reid模型在未見過的行人影象判別能力，正對現有大部分只有全域性特徵表達（轉化為分類，一般minimize the em
acl2018---Aspect Based Sentiment Analysis with Gated Convolutional Networks論文閱讀筆記
Abstract 基於Aspect的情感分析（ABSA）能提供比一般情感分析更詳細的資訊，因為它旨在預測文字中給定的aspect或實體的情感極性。我們把以前的工作總結為兩類：aspect分類情感分析（aspect-category sentiment analysis (
論文閱讀筆記四十二：Going deeper with convolutions (Inception V1 CVPR2014 )
存在 區域 分類 論文 定位 獨立 也會 rgb 線索 論文原址：https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf 代碼連接：https://github.com/titu1994/Inception-v4（包含v1,v2,v4） 摘要
深度學習論文閱讀筆記（三）之深度信念網路DBN
想要獲得更多深度學習在NLP方面應用的經典論文、實踐經驗和最新訊息，歡迎關注微信公眾號“DeepLearning_NLP” 或者掃描下方二維碼新增關注。 深度神經網路 12.《受限波爾茲曼機簡介》 （1）主要內容：主要介紹受限玻爾茲曼機（RBM）的基本模型、學習
【論文閱讀筆記】目標檢測之RetinaNet--論文閱讀 Focal Loss for Dense Object Detection
【寫在前面】 RetinaNet 是目前目標檢測最為優秀的方法之一，值得好好拜讀一下，在COCO資料集上達到了單個模型的state of art 的效果, 由Kaiming He團隊所作，作者發現導致one-stage演算法效能劣於two-stage演算法的主要
深度學習-模型壓縮之Quantization & Binarization方向論文閱讀筆記
深度學習-模型壓縮之Quantization & Binarization方向論文閱讀筆記 論文：Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activa