2021年5月26日

摘要: Hardware-in-the-loop End-to-end Optimization of Camera Image Processing Pipelines阅读笔记 这篇文章干了啥 作者在abstract中说, we present a hardware-in-the-loop method 阅读全文
posted @ 2021-05-26 14:03 YongjieShi 阅读(338) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Rank loss调研 A Generic Graph-based Neural Architecture Encoding Scheme for Predictor-based NAS这一篇文章对于rank loss有着详细的介绍。作者在真正做实验的时候,使用了好几种rank相关的loss,最后发 阅读全文
posted @ 2021-05-26 14:01 YongjieShi 阅读(316) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年12月19日

摘要: 不同角度的镜头有不同的畸变模型,比如多项式模型就适合视角比较小的镜头,分式模型或者scaramuzza多项式模型就适合视角比较大的镜头 这些模型都是去逼近实际镜头的畸变,畸变程度比较小的时候用的是传统多项式模型,畸变程度比较大的时候用分式模型或scaramuzza多项式模型 而无论是opencv还是 阅读全文
posted @ 2020-12-19 01:00 YongjieShi 阅读(955) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年12月18日

摘要: 这篇文章做了啥 对嵌入式,做了一个实时的单目深度估计框架。作者提出了一个efficient的encoder-decoder结构,精度可以和sota相媲美,并且推理时间非常短。作者主要集中在低延迟的decoder的设计上来 相关工作 作者回顾了一系列的单目深度估计的方法,说之前的方法主要集中在提升网络 阅读全文
posted @ 2020-12-18 15:44 YongjieShi 阅读(699) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年12月13日

摘要: 之前使用过很多次,也没有做很好的记录,这次记录下来。AverageMeter可以记录当前的输出,累加到某个变量之中,然后根据需要可以打印出历史上的平均 这个class是一种常用的工具 该class内容如下 class AverageMeter(object): def __init__(self): 阅读全文
posted @ 2020-12-13 17:03 YongjieShi 阅读(3293) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 前沿 这个博文只会讲自己曾经使用的一种case,方便拿过来直接用,能都达到的目标是 将重要的信息输出到屏幕上的同时, 能够记录在日志之中,方便查看程序运行过程的输出啥的 下面的程序可以直接拿过来用 设置 import logging # 关键是声明下面的init函数 def initLogging( 阅读全文
posted @ 2020-12-13 16:46 YongjieShi 阅读(487) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年11月22日

摘要: 该论文提出了一种全景图深度估计的方法,引入几何先验知识,同时,将结构化的信息作为正则对深度做约束,如下图所示 上图中的structure as a prior module模块是layoutnet里面的内容,并且作者对其提出改进,通过引入一个预测平面的模块,使其更加精细,同时预测平面的模块可以和at 阅读全文
posted @ 2020-11-22 20:07 YongjieShi 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这两篇论文做的工作都是关于全景图的工作,一篇是做layout的估计,另外一篇是做深度估计,他们相同点是都用了不同视角的图像来作为输入,将全景图和透视图之间的特征进行融合来做高层的任务。 dula-net 这篇文章做的工作做的任务是估计非cuboid的室内场景的layout,作者使用了两路branch 阅读全文
posted @ 2020-11-22 16:21 YongjieShi 阅读(330) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年11月14日

摘要: Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search这篇文章实际上解决的是针对NAS这个问题用EA算法的缺陷,一个很强的motivation是NAS是需要对搜到的网络进行重新训练的,但是即使是一个比较差的网络,在训练的过程中也可 阅读全文
posted @ 2020-11-14 01:25 YongjieShi 阅读(360) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月23日

摘要: 之前利用pycharm进行debug的时候,从来没想到可以这么操作,比如我想制定到某一个断点的时候,往往把光标设置到某一行,然后利用pycharm自带的运行到光标处。 实际上操作的时候,很多时候都是看一部分代码,debug一部分,然后看另外一个函数,再设置一个断点,往往debug模式下运行的时候,会 阅读全文
posted @ 2020-04-23 11:10 YongjieShi 阅读(2718) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月31日

摘要: 这篇文章做了啥 迭代式的单图片反射消除,有一说一,这篇文章让我想起来之前看到的一篇去雨的RESCAN,去雨的一篇文章,也是利用迭代式的思想,不断的去除图像中的雨,使得每一次迭代对于输入进行逐渐优化。RESCAN这篇文章也是利用的卷积LSTM,并且下一次是对上一次的迭代的结果进行优化。代码 "链接" 阅读全文
posted @ 2020-03-31 18:21 YongjieShi 阅读(1098) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月28日

摘要: 如何将知识分离出来? 作者在论文中argue到,CNN在设计的过程中有一个固有的无效性,因为他们会将color,shape和纹理信息一起处理(感觉可以找个时间介绍一些,图像中的color,shape或者texture信息对于图像的特征提取有哪些帮助作用)。但是实际上这些不同的信息,比如color或者 阅读全文
posted @ 2020-03-28 16:26 YongjieShi 阅读(1851) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月19日

摘要: 这篇文章做了啥 ICRA2019的一篇文章,作者研究的主要问题是,现有的双目深度估计算法大多数都不能部署到移动端,作者提出了一个anynet,就是在任何时间限制下都能够得到一个深度估计,对fps要求比较高的话,可以用粗糙的结果,对fps要求比较低的话,可以用refine的结果,总之,可以在时间和精度 阅读全文
posted @ 2020-03-19 17:00 YongjieShi 阅读(752) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月8日

摘要: 这篇文章做了啥 这是一篇比较早的文章,做的是分割的任务,论文的架构比较清晰,主要是分析了一些现在的分割的网络存在不能够获取global信息的问题,针对这些存在的问题,作者提出了pyramid scene parsing network(PSPNet)金字塔场景解析网络,PSPnet能够extent 阅读全文
posted @ 2020-03-08 17:05 YongjieShi 阅读(823) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月3日

摘要: 这篇文章做了啥? 图像的增强,给定图像比较暗,通过增强的操作来增加欠曝光的图像的亮度。 和以往的图像到图像的生成不太一样,这篇文章首先产生了三个亮度的通道,用这三个亮度的通道的逆去乘原图像,得到的最后增强之后的图像 图像增强是一个非线性的过程,尽管很多图像处理软件可以对图像进行增强,但是需要非常专业 阅读全文
posted @ 2020-03-03 15:56 YongjieShi 阅读(1443) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年2月29日

摘要: 这篇文章做了啥 根据ccd或者cmos图像传感器获得的图像,要经过一系列的复杂的处理才能得到最终的图像,而且不同的cmos有不同的算法,作者这里的motivation是能不能有一个比较统一的框架来处理原始图像,而不是经过一系列复杂的ISP操作? 这个研究和我上一篇博客讲的很类似,(learning 阅读全文
posted @ 2020-02-29 11:05 YongjieShi 阅读(1914) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年2月27日

摘要: 这是一篇图像增强的论文,作者创建了一个数据集合,和以往的问题不同,作者的创建的see in the dark(SID)数据集合是在极其暗的光照下拍摄的,这个点可以作为一个很大的contribution 实际上我认为作者实际上是做了三个工作,以及图像去马赛克(demosaic),图像增强(enhanc 阅读全文
posted @ 2020-02-27 18:29 YongjieShi 阅读(1396) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2020年2月21日

摘要: 之前的直观感觉是,一台机器一旦安装完一个版本的cuda之后,比如cuda8或者cuda10,基本上就固定了,如果我想run别人的代码的话,需要在不同的机器上进行切换,是一件很麻烦的事情 实际上一台机器可以安装不同版本的cuda,软件在用cuda 的时候回从系统变量中寻找cuda的路径,所以只需要更改 阅读全文
posted @ 2020-02-21 18:26 YongjieShi 阅读(918) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2020年1月21日

摘要: Cycle GAN论文阅读笔记 很久之前就看过这篇文章,而且还在上面做了一些实验,发现确实鲁帮性很强,今天重新review这一篇paper。 图像到图像的翻译,是一个比较古老的任务,作者是第一个用cycle consistent结合gan这种思想来做图像翻译,而且效果显著。 introduction 阅读全文
posted @ 2020-01-21 16:29 YongjieShi 阅读(916) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision论文解读 Motivation and introduction 最近在xiajiba看一些论文,看到了关于低光图像增强的无监督学习的一篇论文。如题。 作者题目起的非常低调, 阅读全文
posted @ 2020-01-21 13:21 YongjieShi 阅读(3698) 评论(2) 推荐(0) 编辑

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