有些地方还没看懂， mark一下 文章来源： https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 <! flowchart 箭头图标 勿删 去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容 ...
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2018-12-10 00:00:43
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欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由forrestlin发表于云+社区专栏导语：转置卷积层（TransposeConvolutionLayer）又称反卷积层或分数卷积层，在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了，特别是在对抗生成神经网络（GAN）中，生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层，用于恢复减少的维数。那么，转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢，转置卷积层实现
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2018-11-22 21:01:51
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AutoEncoder and DenoiseAutoEncoder 第一部分 首先我们将实现一个如上图结构的最简单的AutoEncoder。 加载数据 在这里，我们使用MNIST手写数据集来进行实验。首先我们需要导入数据，TensorFlow已经封装了这个实验数据集，所以我们使用起来也非常简单。 ... ...
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2018-10-26 22:02:36
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引言 已经有很多U Net Like的神经网络被提出。 U Net适用于医学图像分割、自然图像生成。 在医学图像分割表现好： 1. 因为利用了底层的特征（同分辨率级联）改善上采样的信息不足。 2. 医学图像数据一般较少，底层的特征其实很重要。 不只是医学图像，对于二分类的语义分割问题，类 UNet ...
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2018-10-22 14:41:44
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做完 Kaggle 比赛已经快五个月了，今天来总结一下，为秋招做个准备。 题目要求：根据主办方提供的超过 4 天约 2 亿次的点击数据，建立预测模型预测用户是否会在点击移动应用广告后下载应用程序。 数据集特点： 不平衡数据集的处理思路： 一般对样本进行 上采样 和 下采样，顾名思义就是 多的样本少采 ...
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2018-10-14 13:58:18
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一、引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像，如果放大或者缩小图片的尺寸，笼统来说的话，可以使用OpenCV为我们提供的如下两种方式： （1）resize函数。这是最直接的方式， （2）pyrUp( )、pyrDown( )函数。即图像金字塔相关的两个函数，对图像进行向上采样，向下采样的 ...
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2018-09-14 14:34:14
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1、IRT模型概述 IRT（item response theory 项目反映理论）模型。IRT模型用来描述被试者能力和项目特性之间的关系。在现实生活中，由于被试者的能力不能通过可观测的数据进行描述，所以IRT模型用一个潜变量 $ \theta $ 来表示，并考虑与项目相关的一组参数来分析正确回答测 ...
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2018-09-11 21:22:21
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我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像，如果放大或者缩小图片的尺寸，笼统来说的话，可以使用OpenCV为我们提供的如下两种方式： <1>resize函数。这是最直接的方式， <2>pyrUp( )、pyrDown( )函数。即图像金字塔相关的两个函数，对图像进行向上采样，向下采样的操作。 p ...
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2018-09-10 15:40:14
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GAN 由Goodfellow等人于2014年引入的 生成对抗网络（GAN）是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案 。它们通过 强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分，从而能够生成相当逼真的合成图像。 理解GAN的直观方式是想象一个伪造者试图创造一幅伪造的毕加索作品。起初，伪造者的任务非 ...
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2018-09-07 21:35:45
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SSD: Single Shot MultiBox Detector 1. Introduction 改进点： 以前的方法都是先搞bounding box,再对box里面做分类。特点：精度高，速度慢。 SSD不需要在bounding box上采样，特点：精度高，速度快。 小卷积核在bounding ...
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2018-08-29 14:18:30
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