向阳庄102室

摘要： GLAD: Towards Better Reconstruction with Global and Local Adaptive Diffusion Models for Unsupervised Anomaly Detection 模型特点 现有的基于扩散模型的无监督异常检测方法通常遵从一个流 阅读全文

摘要： 上一篇在这《异常检测调研（一）》，根据这篇综述，无监督异常检测从特征嵌入分类可以分成 Teacher-student One-Class Classification Distribution Memory bank 这里我们稍微介绍其中的标志工作 timeline 2022: PatchCore 阅读全文

摘要： 这份报告主要调研了目前比较新或经典的异常检测方法，会先以2019年的f-AnoGAN为界介绍一些其设计来源的老方法，然后再开始按时间线介绍最近的新论文。 timeline 2015: DCGAN 2017: AnoGAN: WGAN: WGAN-GP 2018: GANomaly 2019: f-A 阅读全文

摘要： 笔者在查询景深计算时，发现网上主流的光学模型为以下两种，而很少有写景深公式如何计算，因此本文来探讨下如何计算景深。 相信聪明的读者已经发现上面两个的区别了，就是弥散圆的定义。如果光线没有汇聚在焦平面，那么在焦平面上会形成圆形光斑，而肉眼分辨率下能容许的光斑直径就是弥散圆直径。当物体或背景超出景深时， 阅读全文

摘要： 本篇使用的符号说明，在卷积优化函数求导中我们得到了结论 \[\frac{\partial}{\partial K}\|A*K-B\|_F^2=2\mathcal{F}^{-1}\left[\overline{\mathcal{F}(A)}\odot\left(\mathcal{F}(A)\odot\ 阅读全文

摘要： 经典大气散射模型描述如下： \[I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)), \]其中\(I(x)\)为带雾图像，\(J(x)\)为清晰图像，\(t(x)\)为透射率，\(A\)为全局全局背景光。通常定义 \[t(x)=e^{-\beta d(x)}, \]其中\(\beta\)为大气散射系数， 阅读全文

摘要： 本篇使用的符号说明，书接上回《含卷积矩阵优化问题的闭式解》，那么为什么会有这篇呢。 主要是求导部分不够严谨，实际上傅里叶变换后已经是复数了，求导规则不能完全参考实矩阵，因此本文尝试从另一个角度绕过对复矩阵求导可能会出现的问题。 考虑优化目标 \[\min\limits_K\|A*K-B\|_F^2, 阅读全文

摘要： 本篇使用的[符号说明](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17585260.html)，考虑优化问题 $$\min\limits_{K} \frac12\|A*K-B\|_F^2+\gamma\|K\|_F^2,\tag{1}$$ 其中$A,B\in M_{m,n}$ 阅读全文

摘要： 在文章[《NeRF: representing scenes as neural radiance fields for view synthesis》](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3503250)中体素渲染的连续形式为 在文章中给出了其离散形式为 实际上这里的离 阅读全文

摘要： 本篇使用的[符号说明](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17585260.html)，考虑优化问题 $$\min\limits_X \|A\circ X-B\|_F^2,\tag{1}$$ 其中$A,X,B\in M_{m,n}$。自然的想法是对其求导找闭式解，由于 阅读全文