论文阅读笔记《Surface defect classification of steels with a new semi-supervised learning method》

核心思想本文提出一种基于半监督学习的钢铁表面缺陷检测算法（CAE-SGAN），核心思想是将卷积自编码器（CAE）和对抗生成网络（GAN）结合起来，先用无标签样本对CAE进行无监督训练，使CAE具备初步特征提取能力，然后引入一个GAN网络，并把CAE的编码器部分改造成GAN的区分器，使用带有标签的样本对其训练。CAE的结构如下图所示 CAE结构还是比...

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图像压缩哪家强？请看这份超详细对比

本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @TwistedW。本文来自早稻田大学，论文用精炼的语言对比了几类图像生成模型，将卷积自编码器（CAE）、生成对抗网络（GAN）和超分辨率...，GAN 比 CAE 更好。总结论文提出了三种使用 CAE，GAN 和 SR 进行压缩的体系结构，并讨论了它们的性能。结果表明： CAE 比传统的有限压缩变换更好，并且有望用作特征提取器； GAN

图像处理（1）----图像压缩

而言，GAN 比 CAE 更好。总结论文提出了三种使用 CAE，GAN 和 SR 进行压缩的体系结构，并讨论了它们的性能。结果表明： CAE 比传统的有限压缩变换更好，并且有望用作特征提取器... BPG，依赖于手工制作的编码器。深度学习方法的发展提高了图像压缩的性能，其中比较有突破的图像压缩是在 Autoencoder，GAN 和超分辨率方面。这篇论文提出了三种架构，分别使用卷积自动编码器

均值趋于0，方差趋于1。收缩自编码器（CAE） &emsp;&emsp;收缩编码器学习的是一个在输入 x 变化小时目标也没太大变化的函数。其损失函数为Jc=J(x,g(h))+&lambda...） &emsp;&emsp;最基本的一种自动编码器，它会随机地部分采用受损的输入(就是将输入做噪声处理或某些像素置零处理)来解决恒等函数风险，使得自动编码器必须进行恢复或去燥。(处理过程为输入有噪声，目标函数为

【GANs学习笔记】（二十三）EBGAN深度理解

于EBM模型而言判别器是核心。这是因为，在PBM理论中，一开始只设计了生成器，没有判别器，但是因为生成器的计算中缺失正负样本间的散度，不得已再构造了一个判别器去学习计算这个散度，进而辅助生成器；而在EBM...阅读了原paper和很多相关笔记，然后神奇地发现，我们原有对于GANs的认知没有错误但不充分，那是一种基于PBM（Possibility Based Model）的认知方法，但是其实对于GANs的认知

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论文（三）Multiscale-based multimodal image classification of brain tumor using deep learning method

DOI：10.1007 / s00521-020-05332-5 Multiscale-based multimodal image classification of brain tumor using deep learning method 基于深度学习的多尺度多模态脑肿瘤图像分类摘要： MRI是确定基于神经胶质瘤的肿瘤的广泛使用的成像方法。在图像处理期间，MRI提供大量图像信息，因此，...

[HSI论文阅读]A survey Deep learning for hyperspectral image classification with few labeled samples

A survey Deep learning for hyperspectral image classification with few labeled samples 少量标记样本下进行高光谱图像分类的深度学习方法调查文章目录前言关键词预习 1.HSI（Hyperspectral image）classification（高光谱图像分类） 2.Transfer learni...

论文阅读笔记《Automatic Fabric Defect Detection with a Multi-Scale Convolutional Denoising Autoencoder Net》

核心思想本文提出一种多尺度卷积去噪自动编码器网络（MSCDAE）实现了对布匹纺织物缺陷的无监督检测，算法的思路其实并不复杂，作者使用正样本对卷积自动编码器（CAE）进行训练，使得其具备提取织物特征并重构织物图像的能力。当带有缺陷的样本输入到网络中时，由于缺陷处的特征与正常织物的特征不同，因此CAE并不能够重构缺陷处的图像，重构后的图像缺陷处将将重构后的图像与原始图像做差，...

论文阅读：CSPNet: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN

文章目录 1、论文总述 2、深度可分离卷积的局限性 3、CSPNet用于目标检测时关注的3个问题 4、CSPNet用在denseNet上时的对比示意 5、Real-time object detector的现阶段发展情况 6、Partial Transition Layer的几种形式及效果对比 7、Apply CSPNet to Other Architectures 8、Exact Fusion...

论文阅读：CVPR2019 | CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN

文章目录前言一、Introduction 二、Method Cross Stage Partial Network Partial Dense Block Partial Transition Layer Exact Fusion Model 三、 result 总结前言神经网络使最先进的方法在计算机视觉任务(如目标检测)上取得了令人难以置信的结果。然而，这样的成功在很大程度上依赖于昂贵的...

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30天挑战翻译100篇论文坚持不懈，努力改变，在翻译中学习，在学习中改变，在改变中成长… A New Method of Automatic Modulation Recognition Based on Dimension Reduction 一种基于降维的自动调制识别新方法 Hui Wang, LiLi Guo College of Information and Commun...

无意中发现看书也是一种美

2012年4月25日晚，翻翻自己喜欢的一门语言学习书(python参考手册)，无意中发现书中夹着之前的明信片(有一次和同事一起去前门邓丽君音乐生活馆留下来的)，感觉学习也是一种美！于是乎拍下这不经意的时刻，哈哈！...

香橙派OrangePi PC Plus开发板连接USB以太网卡测试说明

1) 目前测试过能用的 USB 以太网卡如下所示，其中 RTL8153 USB 千兆网卡插入开发板的 USB 2.0 Host 接口中测试可以正常使用，但是速率是达不到千兆的，这点请注意 2) 首先将 USB 网卡插入开发板的 USB 接口中，然后在 USB 网卡中插入网线，确保网线能正常上网，如果通过 dmesg 命令可以看到下面的 log 信息，说明 USB 网卡...

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