类与对象基本概念(一)
结构化程序设计 C语言使用结构化程序设计：程序=数据结构+算法。程序由全局变量以及多个相互调用的函数组成，算法以函数的形式实现，用于对数据结构进行操作。 结构化程序设计有许多不足，主要包括：1.结构化程序设计中，函数和其操作的数据结构，没有直观的联系。
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阅读论文《LOW-LIGHT IMAGE ENHANCEMENT USING CNN AND BRIGHT CHANNEL PRIOR》
这是2017年ICIP的一篇论文，使用一个联合架构对图像进行增强。首先，是一个去噪网络；然后使用可以自动根据通道亮度优先设置转换函数的增强网络；此外，还设定了一个额外的估测周围环境亮度的过滤器。 过去的方法包括基于retinex理论的方法，这个方法假定去
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tf.depth_to_space和torch.nn.pixel_shuffle
最近做项目用到了这两个函数，本人经过仔细对比，认为它们的功能应该是完全一样的，都是将一个较多通道的特征变成较少通道的特征，具体定义如下：1def depth_to_space(input, block_size, name=None):
block
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Dncnn,U-net了解
最近做公司的项目接触到了这些，因此了解一下
U_net U-net，顾名思义，是一个U型的网络,最初用来做图像分割。是一种编码器-解码器结构。编码器逐渐减少池化层的空间维度，解码器逐步修复物体的细节和空间维度。编码器和解码器之间通常存在快捷连接，因此能帮助解码器更好地修复目标
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几篇cvpr 2020 low level论文简略(未完，附带几篇其他会上改网络的论文)
几篇论文主要是改网络，这里附上图，用到的时候再细看吧，未标明会议的都是cvpr 2020。。
Structure-Preserving Super Resolution with Gradient Guidance基本思路是增强edge，和之前几篇low level基于ed
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阅读论文《Learning to See in the Dark》
这是2018CVPR的一篇论文，旨在说明使用深度学习的方法使得暗光条件下的图像更明显。一般来说低光照条件下的图像噪点更多，使用一些方法增强图像或是引入更多的噪点，或是由于曝光时间过长导致抖动产生图像上的模糊。而目前增强暗光图像的方法还不试用于非常暗光和非常短曝光时间的图像，
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tensorflow的mnist改写成pytorch
最近公司使用算法要用pytorch，所以本人暂时放弃使用tensorflow，为了练手pytorch，本人首先使用pytorch将tensorflow版本的mnist转换成pytorch版本，tensorflow原版本如下所示：12345678910111213141516
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