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摘要: 算法时间效率 -见 https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/10826957.html 1、SRCNN 《Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution》中 SRCNN参数设置及效 阅读全文
posted @ 2019-05-07 19:00 ostartech 阅读(583) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、SRCNN-0.39s SRCNN处理速度。 论文:Learning a Deep Convolutional Network forImage Super-Resolution 中,4.2节。 我们将我们的SRCNN与最先进的SR方法:Yang等人的SC(稀疏编码)方法进行了比较.[26],基 阅读全文
posted @ 2019-05-07 17:42 ostartech 阅读(642) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、SRCNN 页面 里面有论文,matlab和caffe代码。 Tensorflow https://github.com/tegg89/SRCNN-Tensorflow 2、ESPCN 论文链接:https://arxiv.org/abs/1609.05158 全文翻译:http://www.j 阅读全文
posted @ 2019-05-07 15:57 ostartech 阅读(397) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 两个流程:训练字典+重建。 相关:L1、L2范数 L1使权值稀疏。L2防过拟合。 L1范数可以使权值稀疏,方便特征提取。 L2范数可以防止过拟合,提升模型的泛化能力。 L1和L2正则先验分别服从的分布:L1是拉普拉斯分布,L2是高斯分布。 L0 范数是 ||x||0 = xi (xi不等于0)代表非 阅读全文
posted @ 2019-05-07 12:21 ostartech 阅读(1214) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 常用的是:奇数×奇数。 奇数锚点刚好在中间。奇数核拥有天然的绝对中心点,能更好地获取中心信息。 奇数卷积模板保护位置信息:锚点刚好在中间,方便以模块中心为标准进行滑动卷积,避免了位置信息发生偏移。 在像素领域,偶数卷积模板没有一个“绝对的物理中心”。 边缘提取,Roberts算子是偶数的卷积模板。R 阅读全文
posted @ 2019-05-07 12:02 ostartech 阅读(1017) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 打开对话框选择文件 二进制方式读取文件 转换成图像显示 【转载自】 std::ifstream以二进制方式读取图片文件,用Qt再将其转为图片(QImage::loadFromData()函数使用) - ypy9323的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/ypy9323 阅读全文
posted @ 2019-04-30 16:40 ostartech 阅读(7538) 评论(0) 推荐(0)
摘要: toLatin1、toLocal8Bit都是QString转QByteArray的方法,Latin1代表ASCII,Local8Bit代表unicode。 const char* 指向字符常量的指针 const char * ss= "xxxxxx"; // 这个表示的是指针指向的内容不可修改cha 阅读全文
posted @ 2019-04-30 16:36 ostartech 阅读(12350) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 错误记录:QT中使用 no matching function for call to 'std::basic_ifstream<char>::basic_ifstream(QString&, const openmode&)' ifstream i_f_stream(fileName,ifstre 阅读全文
posted @ 2019-04-29 21:36 ostartech 阅读(5770) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 输出:1112355545 en 输出:"" en 阅读全文
posted @ 2019-04-29 09:31 ostartech 阅读(293) 评论(0) 推荐(0)
摘要: try、catch try { ... }中的语句按顺序执行,突然遇到错误了,则捕获,catch。 try中语句执行到最后可以加一条语句,打印出,程序成功运行。 catch(const 。。。。。e)//类似传参数,传进错误信息。 e.error啥的 catch(...)//默认情况 阅读全文
posted @ 2019-04-28 11:14 ostartech 阅读(396) 评论(0) 推荐(0)
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