图像检索的简单实现
首先还是先导入必要的包，代码如下：
1234567891011import scipy.io as siofrom scipy.misc import imread, imresizeimport tensorflow as tfimport vgg16import numpy as npimpor
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每周AI学习(III)
1月22日 BiSeNet：实现实时语义分割来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/41475332 U型结构的缺点：1）由于高分辨率特征图上额外计算量的引入，完整的 U 形结构拖慢了模型的速度。2）更重要的是，如图 1(b) 所示，绝大多数由于裁剪
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每周AI学习(II)
11月13日Learning a Discriminative Feature Network for Semantic Segmentation（2018 CVPR)来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44490484Discriminative Feature Net
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Read paper "FC4:Fully Convolutional Color Constancy with Confidence-weighted Pooling"
Introduction This paper comes from 2017 CVPR,which introduce a confidence-weighted pooling for color constancy. The confidence weights are
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Read paper《Global and Local Contrast Adaptive Enhancement for Non-uniform Illumination Color Images》
This paper comes from the 2017 ICCV,which introduce a method for image enhancement that is not related to deep learning.Here I summarize
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阅读论文 xUnit:Learning a Spatial Activation Function for Efficient Image Restoration
这是2018cvpr的一篇论文，论文通过提出一个Xunit的结构，使用空间连接的方式，减少模型参数量而没有减少其性能。目前一般的网络通过重复堆叠一般的卷积单元来提高网络的效力，但是这里的Xunit虽然单个单元的计算量比一般卷积单元的计算量要大，但是其可以使用更少的单元去堆叠
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阅读论文《Deep Image Prior》
这是2018cvpr的一篇论文，和一般使用网络进行学习的方法不同，这篇文章认为人们设计的网络本身就可以提取出图像大量的先验信息，网络本身就相当于一个人为的特征提取方式。论文使用随机初始化权重的CNN网络，然后基于给定的图片和其所依赖的任务，通过迭代使得模型参数逼近极大似然。
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