获得tensorflow模型的参数量
tensorflow模型训练好之后，通常会保存为.ckpt文件，有时我们想了解一下模型保存了多少参数，这固然可以手动计算，但是速度太慢，这里我写了一个程序可以直接获得模型的参数量，下面是源代码：1234567891011121314151617181920212223fro
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Instance norm
本来这周已经写好了轻量级网络的总结（mobilenet和shufflenet)，可是没有来得及保存然后电脑就关机了，写博客也是为了学习东西，所以也不打算重新再写了。还是简要写一下最近用到的instance norm。 在目前的GAN和style tr
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阅读论文《Deep Photo Enhancer:Unpaired Learning for Image Enhancement from Photographs with GANs》
论文原地址：https://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/project/Deep-Photo-Enhancer/CVPR-2018-DPE.pdf 这篇论文主要用来非对齐图像的增强，这里只简要介绍一下文章的idea。这篇文章主
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一些图像基本算法的了解2（LBP,Haar)
LBP LBP，是局部二值模式的简称，用来描述图像局部纹理特征的算子。原始的LBP特征定义在3*3的窗口里，以窗口中心像素为阈值，将相邻的八个像素与其进行比较，若大于该像素，则标记为1，否则为0。这样就可以得到8位的二进制数，转换成十进制数就是该窗口中心元素的LBP值，如下图
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常见的图像分割网络了解（上）
虽然本人目前的方向是图像增强，但是个人感觉还是要多了解别的方向的东西，有些思路可以借鉴到后面的工作中。这里简要参考别人的博客来了解一下常见的图像分割网络的结构和原理。
FCN 这是最早用来做分割的网络了。FCN的原理就是，将传统的CNN用于分类的全连
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使用tensorflow实现卷积的几种操作
这里简要总结一下tensorflow实现卷积操作的几种写法，定义方式有很多。例如使用一个9x9的卷积核将一个三通道图像转换成64通道的feature,遇到过的有以下一些：
直接定义就写 这种写法简单粗暴，一边定义卷积核、偏置和卷及操作一边写，优点是操
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一些图像基本算法的了解1（SIFT,HOG)
研究生的方向是计算机视觉和图像处理，虽然现在基本都是依赖深度学习的方法，但是传统的一些图像算法里的一些概念还是要简要了解一些，深入理解可以查看链接参考大佬们写的教程。
SIFT SIFT的全称是Scale Invariant Feature Tran
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