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   CVPR 2019，做非对齐情况下的图像反光去除。去反光的问题主要有两个，分别是恢复过程中存储歧义性（就是哪些需要被去除，哪些不需要），以及缺少真实情况下完全对齐的图片。论文使用的方法整体结构如下所示: 在网络基本的setting上，这里去掉了BN，以及将通 ...
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题目要求如下： S,M,L这些字母太过抽象，这里让S=1,M=2,L=3。 首先产生数据： 123456789import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef GetDataset(): x1 = np.array([1,1,1,1, ...
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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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   最近要参加4K+HDR比赛，因为之前没有做过视频方面的工作，所以想了解一些和视频超分相关的东东，网上这方面的资料很多，所以直接参考借鉴这些资料，以便快速了解。 RBPN(Recurrent Back-Projection Network for Video Super-Re ...
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   同态滤波的基本原理是：将元素灰度值看成是照度和反射率这两个组分的产物，由于照度相对变化很小，可以看作是图像低频成份，而反射率是高频成份。通过分别处理照度和反射率对元灰度值的影响，达到揭示阴影区细节特征的目的，主要是利用压缩亮度范围和增强对比度范围来实现。 &ems ...
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$emsp;  简要看一下NTIRE的部分方法，对部分靠前的方法简要放在下面: NTIRE 2020 Challenge on Perceptual Extreme Super-Resolution:Methods and ResultsOPPO-Research结构如下，使用Res in ...
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虚函数和多态虚函数在类的定义中，前面有virtual关键字的成员函数就是虚函数。1234class base{ virtual int get();};int base::get(){} virtual关键字只用在类定义的声明里，写函数体时不用。 ...
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   线性回归的原理很简单，这里不赘述。使用tensorflow实现线性回归这个功能，麻雀虽小，五脏俱全。主要包括以下几个部分：1、产生数据。2、声明输入变量和待学习的变量。3、定义运算节点，也就是如何得到预测值。4、定义损失函数loss。5、对损失函数进行优化。 &e ...
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   这是2018CVPR的一篇论文（原论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.06077）， 论文主要说明感知质量和图像失真程度并不是完全对应的。基于深度网络的特征失真可能更好的表示图像感知质量的好坏，而使用GAN网络可以获得具有较好感知质量效果的图像。 ...
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代码转换   原文地址为https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739 。本人使用opencv的python版本这里面的操作进行了一下转换。代码如下所示：1234567891011121314151617181920212 ...
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