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RSS订阅原创 tensorflow下基于alexnet的迁移学习
前言 看了两三天tensorflow下的迁移学习，把整理的东西（一些博客、文件和认识整理汇总一下） 主要参考 博客 https://blog.csdn.net/two_vv/article/details/76769860 莫烦python https://morvanzhou.github.io 还有一些其他的，记不起了。所需文件： 链接：https://pan.baidu.co...
2018-04-24 11:00:07
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原创 文献阅读笔记11 基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断
基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断（浙江大学硕士学位论文，戴行，平面图像质量）基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断（浙江大学硕士学位论文，戴行） 提到了局部二值模式，介绍了自然场景统计，算法性能评价，乳腺钙化点检测和图像质量评估的联系。图像特征 图像的特征是图像某种性质的特殊表达形式。这种性质可以反映图像内容的形状、纹理以及图像质量等，而特征表现这些性质的方式可以...
2018-04-09 12:48:59
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原创 文献阅读笔记10 No-Reference Quality Assessment of Natural Stereopairs
No-Reference Quality Assessment of Natural StereopairsLIVE 3D lab推荐的两篇论文之二 Disparity map & Uncertainty map 1. 摘要 摘要-我们开发了一个不参考的双目图像质量评估模型，该模型对静态立体图像进行操作，该模型利用从立体视觉中提取的2d和3d特征来评估立体视时的感知质量。对...
2018-03-31 17:09:37
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原创 文献阅读笔记9 Full-reference quality assessment of stereopairs accounting for rivalry （Cyclopean image）
Full-reference quality assessment of stereopairs accounting for rivalry （Cyclopean image）LIVE 3D lab推荐的两篇论文之一摘要 中间图像产生立体设计有一个感知质量接近的单眼图像。我们假设对中间图像进行立体QA与人类主观判断产生更高的相关性。实验结果证实了假设，表明本文提出的方法明显优于传统...
2018-03-31 17:09:10
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原创 图像质量评估（IQA）基础知识
图像质量评估（IQA）基础知识全参、半参和无参常用衡量标准 http://blog.csdn.net/caoleiwe/article/details/49045633 本研究采用三个常用的性能指标来衡量3D-IQA方法的性能：首先，Pearson的线性相关系数（PLCC），它用于衡量预测的准确性；其次， Spearman的等级有序相关系数（SROCC） 用作预测单调性的度...
2018-03-29 21:14:11
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原创 文献阅读笔记7PERCEPTUAL QUALITY ASSESSMENT FOR STEREOSCOPIC IMAGES BASED ON 2D IMAGE QUALITY METRICS AND D
PERCEPTUAL QUALITY ASSESSMENT FOR STEREOSCOPIC IMAGES BASED ON 2D IMAGE QUALITY METRICS AND DISPARITY ANALYSIS（有介绍一些关于立体图像的基础知识，但是主要是FF算法）1. 摘要 本文研究了一些二维图像质量度量在立体图像质量评价中的作用，并且视差对立体图像质量评价有着重要的影响。对...
2018-03-29 16:04:30
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原创 Python学习记录4
函数式编程函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！ 高阶函数英文叫Higher-order function。 变量可以指向函数 函数名也是变量 那么函数名是什么呢？函数名其实就是指向函数的变量！ 函数可以传入函数，既然变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。map ...
2018-03-26 20:09:56
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原创 Python学习记录3
高级特性在Python中，代码不是越多越好，而是越少越好。代码不是越复杂越好，而是越简单越好。切片 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。可以用L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。如果第一个索引是0，还可以省略。 还支持倒数切片，记住倒数第一个元素的索引是-1。>>> L[-2...
2018-03-26 18:52:12
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原创 python学习记录2
函数1. 调用函数 Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。 也可以在交互式命令行通过help(abs)查看abs函数的帮助信息。 2. 定义函数 在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。def my_abs(x): if x >= 0:...
2018-03-26 18:51:51
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原创 python学习记录1
1. 第一个python程序 在Python交互式模式下，可以直接输入代码，然后执行，并立刻得到结果。 在命令行模式下，可以直接运行.py文件。 在Python的交互式命令行写程序，好处是一下就能得到结果，坏处是没法保存，下次还想运行的时候，还得再敲一遍。 所以，实际开发的时候，我们总是使用一个文本编辑器来写代码，写完了，保存为一个文件，这样，程序就可以反复运行了。 必须要以.py结尾，...
2018-03-26 10:14:22
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原创 文献阅读笔记6 Convolutional Neural Networks for No-Reference Image Quality Assessment（KANG）
Convolutional Neural Networks for No-Reference Image Quality Assessment摘要 该网络由一个具有最大和最小池的卷积层、两个完全连接的层和一个输出节点组成，在网络结构中，特征学习和回归。3 CNN for NR-IQA 提出了利用CNN对图像质量进行估计的框架如下：给定灰度图像，先进行对比度归一化，然后对不重叠的子块...
2018-03-25 17:03:26
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原创 文献阅读笔记5 On the Use of Deep Learning for Blind Image Quality Assessment（2D）
On the Use of Deep Learning for Blind Image Quality Assessment摘要 我们报告了不同的设计选择，从使用预训练的卷积神经网络(Cnn)提取的特征作为一般图像描述，到使用从cnn中提取的特征进行图像质量测试。原始图像的多个子区域。每个子区域的分数是用支持向量回归(Svr)机器提取的，以cnn为输入特征，对基于类别的图像质量进行评估...
2018-03-25 15:21:01
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原创 文献阅读笔记4 三通道CNN
Learning structure of stereoscopic image for no-reference quality assessment with convolutional neural network摘要 本文提出了一种基于卷积神经网络(Cnn)的立体图像结构的无参考质量评估方法，该方法以立体图像中的图像块为输入，可以学习到对人的感知敏感的局部结构，并具有感知质量评价的...
2018-03-24 20:56:39
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原创 文献阅读笔记2 基于双目能量模型的立体图像质量评估（上海交通大学硕士学位论文）
DAY0320基于双目能量模型的立体图像质量评估（上海交通大学硕士学位）现阶段的立体图像质量客观评估方法主要有以下两个途径：将深度信息与二维图像质量评估方法结合； 将由左右图像产生的视差图和 cyclopean 图的评价结果结合。前者试图分别得到失真深度图的评价结果和 2D 图像质量的评价结果，然后将两者结合起来产生一种新的 SIQA 方法。后者分别产生原始图像和失真图像的视差图和 cy...
2018-03-24 20:55:43
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原创 CS231n学习记录Lec9 Tools/Platform工具介绍
Lec9 工具介绍1. CPU vs GPUNVIDIA dominant 深度学习中大量的矩阵乘法，可以拆分成元素与元素之间的乘法，从而很好的配合GPU的并行运算能力。 GPU编程 OpenCL可以跑在GPU（both Nvidia and AMD）、CPU上，但CUDA（only Nvidia）的优化（cuDNN）好于OpenCL。CPU与GUP的通信 两者之间的...
2018-03-14 09:56:38
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原创 CS231n学习记录Lec10 CNN ArchitectureCNN架构介绍
Lec10 CNN架构介绍1. AlexNet 卷积层才有参数，池化层没有参数！ 为什么分层两列前进，因为当时训练所使用的GPU较小，容量有限。在第三层开始GPUs之间开始通信。 ZFNet 对Alex超参数的一些优化。2.VGG from Oxford非常深的网络，并保持非常小的卷积核（3x3）。更小的卷积核可以让它有更深的网络结构。正向传播过程中造成参数太多...
2018-03-13 19:07:49
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原创 CS231n学习记录Lec8 Training训练神经网络（下）
Lec8 训练神经网络（下）主要内容：更好的优化，优化方法介绍 1. Fancier Optimizationproblems with SGD 陷入局部最小（local minima）和鞍点（saddle points）。 随机性，容易受噪声影响SGD + Momentum（动量） 保持一个不随时间变化（？）的速度，把梯度估计添加到速度上，在速度方向上前 进而不是在梯...
2018-03-12 20:28:07
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原创 CS231n学习记录Lec7 Training训练神经网络（上）
Lec7 训练神经网络（上）1. Activation Functions激活函数sigmod function 最原始的激活函数之一，不太建议使用。 饱和时候梯度消失。输入值很大的时候梯度为o。（*） sigmod存在的问题：（**）tanh function ReLU function relu的计算更接近于生物神经元放电特性，计算更简单，收敛速度更快。 ...
2018-03-11 21:37:55
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原创 CS231n学习记录Lec6 Convolutional Neural Networks卷积神经网络
Lec6 Convolutional Neural Networks卷积神经网络1.Layers卷积层conv layer 卷积的局部关注性，不关注输入图片的全部，而是局部。 感受野/卷积核/filter，让同一个卷积核划过图片（遍历），在每一个位置和数据点进行点积运算，得到一张特征映射图（maps）。卷积核的数量就是深度。 卷积层可以保留原始数据的空间结构，不会像全连接那样需...
2018-03-10 15:47:58
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原创 CS231n学习记录Lec5 Backpropagation and Neural Networks反向传播与神经网络
Lec5 Backpropagation and Neural Networks反向传播与神经网络1. 反向传播Backpropagation解析梯度与数值梯度用计算图表示函数，注意节点。有时候表达式过于复杂以致于不想用微积分计算出表达式型的梯度，将复杂的表达式分解成一些节点计算，这样就可以使用一些很简单的值计算出梯度。反向传播 使用链式法则，将上游梯度和本地梯度相乘，计算...
2018-03-10 15:46:43
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原创 CS231n学习记录Lec4 Optimization优化
Lec4 Optimization优化1. 梯度下降算法Gradient Decent 梯度是指向函数的最大 增长 方向，而我们的目标是沿着损失函数最小的方向调整参数www，所以梯度为正时要沿梯度的反方向调整一小步，然后不断重复进行参数更新。 这里的step_size即为学习率，是一个超参数。 实践考量：注意在数学公式中，h的取值是趋近于0的，然而在实际中，用一个...
2018-03-10 15:45:57
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原创 CS231n学习记录Lec3 linear classification notes线性分类器
Lec3 linear classification notes线性分类器1. 评分函数（score function） 它是原始图像数据到类别分值的映射。这个函数将图像的像素值映射为各个分类类别的得分，得分高低代表图像属于该类别的可能性高低。2. 损失函数（loss function） 它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。我们将使用损失函数（L...
2018-03-10 15:42:22
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