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RSS订阅原创 FRR-NET：用于弱光图像增强的快速重参数残差网络
微光图像增强算法是图像增强算法领域的一个重要分支。为了解决亮度增强后增强图像特征严重退化的问题，人们在构建多尺度特征提取模块方面投入了大量的工作。然而，此类研究通常会产生大量参数，从而阻碍了工作的推广。为了解决上述问题，本文提出了一种用于低光图像增强的快速重参数残差网络（FRR-NET）。它取得了超越同类多尺度融合模块的结果。通过设计轻量级快速重新参数残差块和基于变压器的亮度增强模块。本文的网络只有0.012 M参数。大量的实验验证表明，本文算法在色彩还原上更加饱和，同时适当提高了亮度。
2024-04-15 04:59:15
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原创 FMR-NET:用于弱光图像增强的快速多尺度残差网络（已更新三类预训练模型）
弱光图像增强算法旨在解决弱光环境下图像对比度差、亮度低的问题。尽管已经提出了许多图像增强算法，但它们仍然面临增强图像中重要特征丢失、亮度改善不足以及大量算法特定参数等问题。为了解决上述问题，本文提出了一种用于低光图像增强的快速多尺度残差网络（FMR-Net）。通过叠加高度优化的残差块和设计分支结构，我们提出了只有 0.014M 参数的轻量级骨干网络。在本文中，我们设计了一种即插即用的快速多尺度残差块，用于图像特征提取和推理加速。大量的实验验证表明，本文算法能够在保持少量参数的情况下提高低光图像的亮度并保持对
2024-03-22 11:23:22
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原创 FMR-NET:一种用于弱光图像增强的快速多尺度残差网络
通过叠加高度优化的残差块以及设计分支结构，我们提出了轻量级的骨干网络，仅有0.014M个参数。这篇文章的残差结构非常有意思，因此我们参考这篇文章设计了一个可以叠加非常多尺度的卷积核的残差块。这是一篇很普通的A+B+C的工作。整体的网络速度是非常快的，也尽可能的减少了网络深度，达到了更加轻量化的目的。注意力模块是非常简洁的，仅仅只是做了个点乘的操作，用于特征的加速收敛。因此，可以做到，获取多尺度特征的同时，推理速度也很快。亮度增强部分，采用的ZeroDCE的策略，非常简单。具体的比较模块，可以看我的文章。
2024-03-16 17:18:53
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原创 DragDiffusion的Win10部署方案
DragDiffusion就不再过多介绍。这是之前的一个Win10部署工作。文章链接这里就不贴了。Github我没有上传，因为实在是太大了。。。接下来，您需要下载好上述文件，同时您需要去Github上下载StableDiffusion的预训练模型。
2024-03-16 16:31:29
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原创 InST的Windows执行版本，Inversion-Based Style Transfer with Diffusion Models
Prompt不用管；content_dir是你输入图像；Style_die是你学习的风格图像；strengh是学习的强度，原文为0.6；seed原文为50；本项目旨在Windows 10 上实现InST的部署工作。原版是Jupyter Notebook的。其实很简单，可以直接下载我做好了的程序，接下来您自己下一下预训练模型放入Models文件中就行了。Logs是四类模型。分别对应文章中预训练的四种风格；你可以更改的只有下面的model部分，在logs里面选择使用的模型。1.每次只能运行单张图像，输出也是。
2024-03-16 16:01:37
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原创 基于CNN多阶段图像超分+去噪(超级简单版)
这是之前的一项工作，非常简单，简单的复现了两个算法，然后把它们串起来了。;图像的去噪工作基于很普通的CNN去噪，效果很差。为了去除椒盐噪声并且提升暗图像的亮度，从以下方面入手：1）针对椒盐噪声，使用了小核(3×3)中值滤波2）针对图像亮度太低，梯度难以获取，使用直方图均衡化3）使用传统CNN模型搭建去噪网络4）增添了锐化环境，网络模型很简单，CNN模拟高斯滤波的去噪过程。本节采用17个3×3卷积核堆叠的形式(每层配BN层和Relu激活函数)。
2024-03-16 15:16:06
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原创 基于D2-NET的图像配准（基于PYQT的可运行界面）
我们在D2-NET的基础上进行了一些小小的改动，也增加了FLANN+RANSAC的提纯策略，同时增加了PYQT的一个界面。点击选择“文件路径”，这个方法哥们儿不说了，就选择你要配准的两张图即可。我们选择的开源数据集里的跨模态图像。这是之前对D2-NET的一个封装。D2-NET在图像配准领域还是占有一席之地的。你也可以取消以下注释让它直接显示到公屏上。点击Start.py可以直接开始运行。这是主题界面，非常非常非常的简单。OK，这就是效果图了。
2024-01-17 01:03:43
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原创 深度学习弱光图像增强入门学习贴及相关可参考工作推荐
先表明身份，在过去三年的时间里，发表弱光图像增强的SCI工作多篇，后续会在Github的代码库构建好之后，分享代码链接，欢迎关注（由于工作过于垃圾，因此咱还是以大佬的工作作为参考首先，弱光图像增强，就是把暗。这里有一个很大的误区，就是，而是把亮度提高的同时，必须保证的一致，同时！并且也必须优秀！因此，弱光图像增强其实还是挺有难度的。接下来，我们将分块进行弱光图像-深度的学习。
2024-01-16 23:41:28
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原创 图像融合、图像增强的算法评估常用指标(史上最全，附程序下载)
为了方便算法实验的定量比较，我自己综合了一下数据，用于图像融合和图像增强的算法比较。只需要直接点test就可以输出所有的定量比较结果。一类是全参考指标：PSNR、SSIM、余弦相似度。一类是非参考指标：太多了就不写了。我提供了一个一站式的执行程序。欢迎各位在此基础上增加算法。懒得上传Github了。
2024-01-09 10:52:11
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原创 弱光图像增强算法(6大算法附程序)，一站式解决论文实验比较部分
DLN, EnlightenGAN, HEP, RUAS, SCI, URetinex-Net, Zero-DCE, Zero-Dce++和我自己的算法。本次收集的6类算法(EnlightenGAN, RUAS, SCI, ZeroDCE, ZeroDCE++, URetinexNet)这6篇文章都是2020-2023颇受好评的优秀文章，可以用于定量比较或视觉测试。为了方便科研比较，也就是主观视觉比较和定量比较，提供一个集成程序给各位参考。非常简单，只需要点击Main.PY和修改输出的路径即可。
2024-01-09 09:40:11
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原创 MMFF-NET：多层次多尺度特征融合的弱光图像增强网络
首先，整个网络的代码，我当时基于初学者，我参考了一篇叫做RCF的文章的代码。它提出了使用多层级卷积层的特征上采样后进行通道CONCAT，然后可以得到更加精细化的纹理特征。我在文中只是说照着ZeroDCE的方式构建数据集，但是并没有开源我的数据集，因为存在版权问题。这是我去年的工作，我录用的第一篇SCI，很拉，3区。后面会持续给大家更新我的文章以及我的内容。融合层我觉得没什么好讲的，缩放通道，空洞卷积增加下感受野，就差不多了。本文的创新点是采用了迭代策略的创新和模块化的创新(创新得真不行。
2024-01-07 16:57:39
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原创 推荐弱光图像增强算法比较《Lightening Network for Low-Light Image Enhancement》(附带DLN可执行程序)
这是我自己比较喜欢用于比较的工作，2020年的工作，时间不算晚，目前发文章还是可以直接使用。很经典的一个工作，其实并没有特别好讲的，因为并不是广为流传的工作。唯一值得说的就是比较好更改网络结构以及用于我们自己图像增强的对比。第一个就是DLN了，效果看着还不错。test_img：放您的测试图像。只要配上环境就可以直接使用了。OK，看着效果还不错。
2024-01-07 15:47:13
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原创 推荐弱光图像增强算法比较《Unsupervised Low-Light Image Enhancement via Histogram Equalization Prior》(附带HEP可执行程序)
文章的具体内容不再做赘述，主要是分享可执行程序，作为大家做图像增强/弱光增强/图像去噪的实验比较内容。上面一行是EnlightenGAN的效果，下面是HEP的效果，增强效果在这几张图上是强于GAN方法的。本程序已安放好了可使用的预训练模型，可以直接进行执行即可。test_images：放入测试图片。NDM_results：看结果。NDM_test：直接执行。
2024-01-07 15:04:16
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原创 关于图像融合论文中的常用技术指标（附加代码）
大家好，我是reedsways，最近大概做了三篇paper的工作，都和图像融合有关，因此，特意搞一个帖子来记录一下，那些常用的图像融合的量化指标！接下来就是一些非参考的评价指标！最后最后，超级常用的四个参数！
2023-03-18 01:13:32
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原创 如何使用kmeans处理二维csv数据（附代码）
大家好，我是reedsways，前几天做一个专利的过程中，需要对Csv文件中的数据进行分割，但是我是一个CV方向的研究人员，所以我并不太懂，如何去处理非图像数据。大致是上图这样，可以看得出来，负数和正数其实是一个菱形的分割。我尝试了使用分水岭算法和阈值分割，效果特别差，而在无训练数据的条件下，我又不可能使用深度学习处理这些数据。其实效果也不是特别好，因为分出来的部分其实是一个矩形。因此我想到了机器学习里的聚类学习，Kmeans++但是已经极大程度上，减少了数据量了！代码其实特别少，但是弄了我特别久。
2023-03-18 00:55:22
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原创 CUDA out of memory从程序上的解决方法（图像增强、图像融合、特征融合、提取）
我们在做特征融合和层次融合的过程中，如何减小内存的使用，我提供些许的方法
2023-03-07 00:53:01
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原创 基于ESP32的智能鱼缸系统
使用ESP32,基于FREERTOS实现的喂食，供氧，测温，加热的智能鱼缸。网页端可以进行定时操作和客户选项，并且实时显示测温数据。配合上我上传的ESP32CAM的水质评估的开源项目，可以在智能鱼缸的基础上，又增加一个远程监控和水质评估的功能，特别人性化。
2022-05-23 22:45:28
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原创 基于ESP32CAM的水质评估
为了获取廉价的视频流来做处理，我在前几天自己做了一个可以进行水质评估的系统。用的就是ESP32CAM来作为一个视频流获取的工具。具体的水质评估，我参考的：(9条消息) 基于水色图像的水质评价_十三吖的博客-CSDN博客_基于水质图像的水质分析https://blog.csdn.net/qq_40006058/article/details/80572257?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252216533112321678..
2022-05-23 22:15:59
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原创 ESP32的智能药箱-WEB定时-舵机和语音控制-OLED实时时间显示
最近做的一个小项目，感觉还不错，具体的可以参考我发布的完整资源。这里主要实现的功能，是通过WEB端设定闹钟，然后可以定时对舵机、语音、和蜂鸣器进行一个控制，并且设定了按钮进行关闭。为了达到多线程，所以采用了FreeROST的系统，并且使用了双核。需要的配件很简单：ESP-WROOM-32，一个SG90舵机，一个蜂鸣器，一堆按键，一个LM386的功放，一个喇叭，一个0.91寸的OLED具体如图：接下来，我来讲下具体的各部分的实现方法：首先是实时的一个时间显示，显示再OLED上，这里
2022-03-31 22:29:41
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原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（11.5）-MNIST的数字识别实现（含代码）
本次博文参考的文章如下：用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)_小锋学长生活大爆炸-CSDN博客_pytorch手写数字识别我们对这篇文章进行了一个更加详细的讲解首先我们来设置相关的包和库以及后面会用到的数据import torchimport numpy as npimport pandas as pdimport randomimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport t
2022-03-02 00:15:13
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原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（11）-Softmax的实现（含代码）
import torchimport torchvisionfrom torch import nnimport numpy as npimport torchvision.transforms as transformsmnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()).
2022-03-01 21:09:58
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原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（10）-Softmax回归-几种常用损失函数介绍：均方损失、绝对值损失、Huber‘s robust损失（代码在后面章节）
1 均方损失第一种是均方损失，1/2和平方是为了方便求导。其中：蓝色曲线是当Y=0时，变换预测值Y‘的函数绿色是似然函数橙色表示梯度，梯度下降时，对负梯度方向会更新梯度，所以它的导数就是可以看出参数的一个更新。2 绝对值损失这种定义非常简单：蓝色时损失函数曲线，和上面一样的，绿色是似然函数，橙色由于绝对值的求导问题，因为零点不可导，所以在1和-1之间。梯度永远是常数，权重更新不太大，更稳定。但是缺点就是，零点处不可导，且优化后期不稳定。3Huber's robust.
2022-03-01 20:43:28
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原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（9）-Softmax回归基础（代码在后面章节）
虽然softmax回归的名字叫回归，但其实本质是一个分类问题。那么在常用的深度学习识别问题中，大部分的思想，用的还是分类的方法。下面举了一些分类问题的例子关于分类和回归的相关区别，其实就是类别个数出现了本质区别。然后讲了回归到分类的过渡为了衡量概率的区别，需要参考交叉熵总结：...
2022-03-01 20:34:15
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原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（8）-基础优化算法（附代码）
from sklearn.datasets import load_bostonimport joblibfrom sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridgefrom sklearn.metrics import mean_squared_errorfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing im.
2022-03-01 20:14:34
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原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（7）-线性回归的基本实现（附代码）
1 线性回归的实现这里我参考了这篇博客python机器学习手写算法系列——线性回归_juwikuang的专栏-CSDN博客_python 机器学习由于李沐老师的课程中使用的d2l和我安装的部分库存在冲突，所以我没有使用他的方法进行线性回归。整体的步骤和我们上面讲到的一个模型步骤是一样的。不过这里呢我们用的是上面的步骤来实现李沐老师的方案。import torchimport numpy as npimport pandas as pdimport randomdef s
2022-02-28 22:41:26
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原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（6）-线性回归和基础优化算法（附代码）
1 基础优化算法线性回归的前提，我们就需要一些优化方法。这里我们需要提前了解一些简单的优化方法。主要针对的还是模型的优化，特别是评估方法的一个优化。1.1 梯度下降对w0进行更新，然后我们选取我们的w0....其实李沐老师讲解的这个梯度下降并不是太容易理解。其实我们取用一个二维的函数。比如x^2这种函数。也是可以做梯度下降的。这种梯度下降的目的是逼近某个函数。一般没有怎么用过单独的梯度下降。所以一般我们是使用的是选取n个近似损失，然后来进行梯度计算。使用GPU计...
2022-02-28 21:50:59
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原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（5）-线性回归和基础优化算法（附代码）
1 线性回归线性回归的应用是机器学习和深度学习的一个基础，所以需要去了解。具体的东西在各种图书中都是有参考的。李沐老师这里举了个例子，这个例子就是啥呢，关于房价的一个预估。做一个简化模型：这个模型和我们熟知的感知机模型其实是一样的。之后呢我们需要把这个模型拓展到一般化的线性模型。一般为了方便表示和计算，一般还是会做成矩阵的一个方式。这里可以把线性模型看作单层神经网络1.2 神经网络类似于这种模型都属于神经网络，而当前的神经网络的模型以及比这更加高级了。...
2022-02-28 21:42:23
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原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（4）-自动求导（后面有代码）
自动求导1.向量的链式法则从标量拓展到向量，后面再拓展到矩阵上。那么举一个具体的计算例子。2.自动求导由于神经网络动不动就几百层，所以需要自动求导，就是一个函数在指定值上进行符号求导，数值求导：在pytorch中，使用的是一个计算图的形式来进行的自动求导；计算图本质上就是链式法则的求导过程，首先把代码分解，之后用无环图进行计算。那块么这个例子呢就是我们之前讲向量的链式法则的计算过程。mxnet、tensorflow使用的是一种显式的构造，但是pyto...
2022-02-28 21:13:27
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原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（3）
3 矩阵计算3.1 基础知识本章节涉及的矩阵知识，放在下方，需要深入研究的同学可以看一下矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质（矩阵求导——本质篇）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/263777564矩阵求导公式的数学推导（矩阵求导——基础篇）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/273729929矩阵求导公式的数学推导（矩阵求导——进阶篇）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/288541909简单的大学数学基
2022-02-28 20:27:29
227
原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（2）
2 线性代数2.1 线性代数基础这一节其实就相当于啥呢，一个简单的了解：2.1.1 标量、向量、矩阵那么之后李沐老师会讲一个用Python怎么实现，这里就不多赘述了。因为网上关于矩阵的Numpy&Pytorch实现都是现成的，不用纠结太多，遇见了就会了。...
2022-02-28 20:06:17
247
原创 李沐基于Pytorch的深度学习笔记（1）
1 数据结构与数据操作:1.1 机器学习和深度学习的数据结构，基本都是N维数组正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消1.2 创建一个数组创建数组需要具备的条件：①形状：3*4/4*5…………，就像矩阵的行列比一样②数据类型：int、float、long、以及int32、float64这种细分领域的类型，非常多③元素的值：例如X1=10，X2=1.2，这种值正在上传…重新上传取消如上图所示，第一个是正态分布，第二个书均匀分布，这里所用的是RGB灰度图的形式表示
2022-02-26 02:02:10
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原创 一天PYTHON速成（PART 03）
同前两篇文章一样，链接如下一天PYTHON速成（PART 01）_m0_57628341的博客-CSDN博客一天PYTHON速成（PART 02）_m0_57628341的博客-CSDN博客本文是基础章节的最终章，后面会更新面向对象编程的进阶（有需要就继续看哈），本章也讲了面向对象的思维，但是比较简单代码如下使用方法第一篇文章里有讲解#####第三篇文章##开始讲：类 啥是类呢，比如，int，float，string，list这些都是一直类# 但其实类
2021-12-06 21:00:59
575
原创 一天PYTHON速成（PART 02）
具体的看代码方式参考第一篇文章一天PYTHON速成（PART 01）_m0_57628341的博客-CSDN博客同样的贴第二部分#########第二篇文章###讲解BREAK的一些用法，当然结合之前的DEBUG就更好了# friends = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]# best_friend = "C"# for friend in friends :# if friend == best_friend:# print
2021-12-06 10:32:27
147
原创 一天PYTHON速成（PART 01）
那么这篇文章是我参考YouTube上的一系列视频做的一个文字版本的重点摘要。我使用的是pycharm进行编程，环境由Anaconda一键配置的本文的使用方法是直接把代码粘贴到Pycharm中，所有的语句都是弄成了注释，直接把#去掉，一行一行学。每一个小节我都换两行进行了分割，方便学习。直接一行一行学，预计6-8小时可以学完面向对象编程在内的基础部分那么废话不多说，这是第一更
2021-12-06 08:42:48
536
1
原创 STM32学习笔记（CubeMX配HAL）（第七天：ADC的了解及应用）
今天需要了解下A/D转换模块。大概就是ADC或者DAC。一般来说除了老版的51单片机，现在的单片机大多都是自带AD转换的。主要是电压的变化，弄成数字变化，就可以进行编程了。详细的说明就：ADC：将时间和幅值连续的模拟量转化为时间和幅值离散的数字量，A/D转换一般要经过采样、保持、量化、编码4个步骤。其中常用的一般类型就不再赘述了。反正也记不住。一般我们考虑的就是用到的时候在取看一下手册。一般来讲有以下几个基本的技术指标：量程：即它可以测量的电压范围，信号类型这种参考类的参数。信号
2021-10-19 23:18:03
637
原创 STM32学习笔记（CubeMX配HAL）（第六天：前面内容的一个综合训练）
现在我们再网上找了一个小小的例子。我们可以综合做一下：首先：上电后LED1和LED2点亮，然后熄灭，高电平点亮（根据开发板电路来进行设定，比如野火的开发板就是低电平点亮的。）之后，上电后，开发板向串口发送“hello world”在然后，LED1进行一个秒闪灯。再字符发送完成后，开始每0.5秒一次的一个循环。并且启动时间的一个记录：“XX : XX : XX”最后，通过输入0xF1这类似的格式，设定一个命令，使得我输入命令后。LED2可以开关。比如0XA1开LED2再比如0XA2关L
2021-10-18 21:49:06
2775
1
原创 STM32学习笔记（CubeMX配HAL）（第五天：串口通信）
今天要开始学习串口数据的一个收和发很多单片机存在多个串口收发，比如wifi开发等，都需要通过串口来进行数据交互。首先需要了解下并行通信和串行通信：这两种方式大多都是用来外部和微处理器进行通信的主要方式。其中，并行就是传输速度块，但是占用资源大，需要引脚比较多串行的话，占用资源和引脚都比较少，但是传输速度比较慢。接下来看看，串行通信种存在三种模式：单工，半双工，全双工单工就是：只有一个方向，要么只能发送或者只能接受半双工：就是可以接收也可以发送，但是不能同时进行。需要调...
2021-10-16 18:38:09
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原创 STM32学习笔记（CubeMX配HAL）（第四天：定时器）
今天主要学习的是STM32的一个定时器开发的东西。因为51的定时器很少，但是STM32的定时器资源非常多，所以说这玩意儿解释起来是特别复杂的。一般来说，常用的定时器大概有以下几种类型：第一种是：SYSTICK：系统滴答定时器：集成在M3上的定时器，是给RTOS提供时钟节拍的，不属于外设的那种。主要用于移植芯片啥的。或者简单的延时啥的简单功能都用这个。因为有些芯片可能因为版本或者各种各样的原因是用不了HAL库里的DELAY的，所以可以自己写一个DELAY来操作，这时候就需要用到这个定时器。第二种是
2021-10-15 22:25:59
964
原创 STM32学习笔记（CubeMX配HAL）（第三天:中断）
今天可能会学得比较多，所以说三四五可能会全部连着一起更新如果说时间比较紧张的话，一天还是只学一节就差不多了今天学一下中断,中断这个东西很重要，在单片机微处理器这些环节里面，中断的核心位置是难以动摇的。首先中断包括啥呢，中断源，中断向量（中断源的地址啥的），中断优先级，中断服务函数啥啥啥的。对于STM32而言，是M3内核的，有16个内部中断，240个外部中断。256个中断优先级。因为STM32相较于51这种旧时代的微处理器而言，更加智能，所以说。STM32的中断通道存在多个中断共用的情况。就是
2021-10-14 19:34:54
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FRR-NET:用于弱光图像增强的快速重参数残差网络的代码
2024-04-15
FMR-NET，快速多尺度残差网络，用于弱光图像增强 全新代码,重大更新三个预训练模型
2024-03-22
FMR-NET的开源代码
2024-03-16
DragDiffusion的Win10部署
2024-03-16
InST的Windows10可执行版本
2024-03-16
基于CNN多阶段图像超分+去噪(超级简单版)
2024-03-16
基于D2-NET的图像配准可执行UI界面
2024-01-17
图像融合、图像增强的算法评估常用指标 包含了参考指标和非参考指标
2024-01-09
弱光图像六大增强算法，一站式解决论文实验比较部分
2024-01-09
MMFF-NET的可训练程序
2024-01-07
SCI及科研的一站式开源绘图工具(三个)
2024-01-07
DLN弱光图像增强算法的可执行程序
2024-01-07
HEP弱光图像增强算法的可执行程序
2024-01-07
基于ESP32的智能鱼缸系统
2022-05-23
基于ESP32CAM的水质处理
2022-05-23
基于ESP32的智能药箱
2022-03-31
单片机Proteus仿真实例306个
2021-05-06
基于单片机智能鱼缸鱼缸.rar
2021-05-06
AVR单片机多功能下载器.rar
2021-05-06
STM32车厢管理系统设计.rar
2021-05-06
基于单片机的智能停车引导系统
2021-05-06
基于51/52单片机的电子密码锁
2021-05-06
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