【传知代码】自监督高效图像去噪(论文复现)

本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 目录 概述 演示效果 核心代码 写在最后 概述         随着深度学习的发展,各种图像去噪方法的性能不断提升。然而,目前的工作大多需要高昂的计算成本或对噪声模型的假设。为解决这个问题,该论文提出了一种自监督学习方法。该方法使用一个简单的两层卷积神经网络和噪声到噪声损失(Noise to Noise Loss),在只使用一张测试图像作为训练样本的情况下,...

2023年亚太杯A题:果园采摘机器人的图像识别,一二题

问题一:基于附件1中提供的可收获苹果的图像数据集,提取图像特征,建立数学模型,计算每幅图像中的苹果的数量,并绘制附件1中所有苹果的分布直方图。 对于自动采摘机器人,首要的能力就是识别出苹果对象,因此如何从画面(图像)中准确的识别出苹果对象对于自动采摘机器人有重要影响。附件1给出了200张有苹果对象的图像,要计算出每个图像中苹果的数量,并分析附件1中苹果的数量分布。考虑从颜色空间(HSV,Hue Sat...

图像处理ASIC设计方法 笔记26 非均匀性校正SOC如何设计

大类:基于定标的校正算法和基于场景的自适应校正算法。 1.1 基于定标的校正算法 基于定标的校正算法是一种传统的校正方法,它通过周期性地对红外焦平面进行定标,来测定各个像元的响应参数,并以此参数对实时图像进行校正。这种方法虽然在理论上能够提供较为准确的校正效果,但在实际应用中存在一些局限性: 响应漂移和1/f噪声问题:定标算法无法有效解决IRFPA的响应漂移和1/f噪声问题,这些噪声会随着时间的增长而...

图像处理ASIC设计方法 笔记27 红外非均匀校正的两点定标校正算法

非均匀性校正(Non-Uniformity Correction, NUC)是一种在图像处理和传感器校准中常用的技术,用于改善图像传感器(如CCD或CMOS相机)的输出质量。这种校正主要针对传感器在不同像素之间可能存在的响应差异,这些差异可能是由于制造过程中的微小不完美导致的。 基本原理: 响应差异:图像传感器的每个像素对光的响应可能略有不同,这会导致图像出现条纹或其他非均匀的模式,特别是在长时间曝...

两种AI 图像生成技术:MidJourney 和 Stable Diffusion

n基本特点:2.2 Stable Diffusion生成展示 3、两种技术的区别4、AI 绘画与它们的联系5、总结 MidJourney 和 Stable Diffusion 是当前两种流行的 AI 图像生成技术,它们通过不同的方法来生成高质量的图像。以下是它们的详细介绍及其之间的区别,以及它们与 AI 绘画的联系。 1、MidJourney MidJourney 是一个基于人工智能的图像生成平台,它...

FasterRCNN入门案例水稻图像目标检测新手友好入门案例

库 import pandas as pd # 用于数据处理和分析的库import numpy as np # 数值计算库,提供高效的多维数组操作import cv2 # OpenCV库,用于进行图像处理和计算机视觉任务import os # 提供与操作系统交互的功能,如文件路径操作import re # 用于执行正则表达式,进行字符串匹配和处理 from PIL import Image #...

使用OpenCV进行简单图像分割的3个步骤

想象一下,用几行Python代码就能让你的照片中的人物“跳”出来,或者精准地把蓝天从背景中分离。今天,我们就用OpenCV这个强大的图像处理库来实现这一魔法,而且只需要三个简单的步骤!让我们一起,把复杂的技术变得简单又好玩! 步骤1:导入你的魔法工具箱 首先,我们需要准备我们的魔法咒语——Python和OpenCV库。如果你还没有安装OpenCV,只需一个命令就能召唤它。 pip install o...

图像识别系统】表情识别Python+人工智能深度学习+TensorFlow+卷积算法网络模型+图像识别

恐惧、快乐、悲伤和惊讶,进行分类和识别。这种表情识别技术在人机交互、情绪分析、安全监控等领域具有广泛的应用前景。 ResNet50是一种具有50层网络的深度残差网络,因其出色的性能和较低的训练成本,在图像识别任务中广受欢迎。在本项目中,研究者通过使用TensorFlow框架,不仅优化了模型的训练过程,还确保了高效的数据处理和模型迭代。此外,模型经过大量的训练数据集(包含不同种类的表情图片)训练后,能够...

FFA-Net:用于单图像去雾的特征融合注意力网络

摘要 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1911.07559v2 在这篇论文中,我们提出了一种端到端的特征融合注意力网络(FFA-Net)来直接恢复无雾图像。FFA-Net架构由三个关键组件组成: 一种新颖的特征注意力(FA)模块结合了通道注意力与像素注意力机制,考虑到不同通道特征包含完全不同的加权信息,且雾在图像的不同像素上分布不均匀。FA模块对不同的特征和像素进行非等权重处理...

MobileNetV4实战:使用MobileNetV4实现图像分类任务(一)

的进一步发展。 MobileNetV4以其高效的神经网络架构和出色的性能表现,为移动设备提供了实时、高效的神经网络解决方案,为移动计算领域的发展注入了新的活力。 本文使用MobileNetV4模型实现图像分类任务,模型选择mobilenetv4_conv_large,在植物幼苗分类任务ACC达到了85%+。 通过这篇文章能让你学到: 如何使用数据增强,包括transforms的增强、CutOut、Mi...
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