摘要：
重在图像的定位和检测的内容。 一张图片中只有一种给定类别标签的对象，定位则是图像中有对象框；再这些类中，每一个训练目标都有一个类和许多的图像内部对应类的位置选框。 猜想的仅是类标签，不如说它们是位置选框。正确的位置选框，代表你的结果很接近分割的准确率。 研究定位的简单有用基础的范式，就是回归。 这张 阅读全文
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全卷积网络 FCN 详解 背景 CNN能够对图片进行分类，可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体，在2015年之前还是一个世界难题。神经网络大神Jonathan Long发表了《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》在图像语义分 阅读全文
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1. 读取图像并判断是否为灰度图，如为RGB图转化为灰度图，并读取图像的w、h 2.数据格式转换：将uint8表示的读取图像矩阵变为double表示。 3.加入噪声，如果噪声水平$\sigma = 50 $则： $noise = \sigma/255.*randn(size(label))$ 产生的 阅读全文
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1. 对序列进行洗牌 randperm() 2. 图像灰度化 rgb2gray() 3. 对图像进行旋转和翻转 4. 对array进行连接 cat(dim, A, B) 、 5.对图像进缩放，imresize() 6.读取图像默认的数据类型uint8，最大值为255；但是在进行图形矩阵的操作和变化过 阅读全文
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MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/Cluo.jpg');%读取RGB格式的图像 MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换 [rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数 MidGrayPi... 阅读全文
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前言 论文地址：见researchgate, 方法继续更新。 解决的问题： 1.discriminative learning methods 用于denoising 任务学习到的是一个对于每种 噪声水平的具体模型，需要不同的噪声水平，灵活性差，不能用于实际。 提出了FFDNet的优势 1.down 阅读全文
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概念 神经网络的深度和数据据体的深度(图像的通道数channels)要主要区分。 输入 1.得到一些数据，作为网络的输入。 2.在CNN中有filter，the size of filter is small。如上的filter为5*5，深度为3，这个3要在深度上穿过 输入数据的每一个位置，输入数据 阅读全文
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FFDNet matlab 调用并批处理 Adam不会让你的学习速率降为0，因为它是leaky gradient; 如果使用的是Adagrad, 学习率最后会自动的下降为0。 集成学习 1. 对训练集中大量独立的模型进行训练，而不仅仅对于单一模型； 2.在测试的时候将结果进行平均。(效果可以提高2% 阅读全文
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Mini-batch SGD的步骤： 1.Sample a batch of data 2.Forward prop it through the graph，get loss 3.backprop to calculate the gradient 4. updata the parameters 阅读全文
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Jacobian矩阵和Hessian矩阵 1. Jacobian 在向量分析中, 雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵, 其行列式称为雅可比行列式. 还有, 在代数几何中, 代数曲线的雅可比量表示雅可比簇：伴随该曲线的一个代数群, 曲线可以嵌入其中. 它们全部都以数学家卡尔·雅可比(Carl 阅读全文