QITINGSHE

Thinking will not overcome fear but action will.
TO BE A BETTER ONE

渐进式神经架构搜索

Progressive Neural Architecture Search

论文工作 本文提出学习CNN结构的新方法,相比于现在的强化学习和遗传算法,它更有效率。本文采用序列模型优化SMBO(sequential model-based optimization)策略,按复杂度增大的顺序来搜索架构,同时还学习一个代理模型来引导在结构空间的搜索行为。和最新的RL方法相比效率要高5倍,学习到的结构在CIFAR-10和ImageNet上可以达到当前最好。 本文主要采用...

Convolutional Networks with Adaptive Inference Graphs

自适应推理图

在经过一些层后,卷积神经网络已经具有识别高阶概念的能力。假设高层网络具有某些特定功能,如:分辨鸟类,当输入一张图片,如果网络已经分辨出图片包含一只鸟,那网络可以直接进入负责分类鸟儿的层,跳过中间一些无关层,直观的讲,网络知道的越多,它就能够越好的决定下一步应该交由哪一层来计算。有点像决策树,选择最有价值的特征信息来进行计算。 之前有人研究resnet发现,几乎任何一个独立的layer都可以...

TPOT

基于遗传规划的自动机器学习

简介 随着数据科学的发展,希望降低机器学习门槛的需求逐渐增长。本文介绍了基于树表示的工作流优化,可以将机器学习中乏味的部分自动化。我们称之为TPOT,TPOT可以在无人为输入和先验知识的情况下显著提高基本的机器学习分析,同时为解决可能产生的使工作流复杂化的倾向,这里同时引入Pareto优化,这样可以在保持准确率不降低的条件下生成一个紧凑的工作流。 完整的机器学习(特别是监督式机器学习)工...

TPOT

基于遗传规划的自动机器学习

简介 随着数据科学的发展,希望降低机器学习门槛的需求逐渐增长。本文介绍了基于树表示的工作流优化,可以将机器学习中乏味的部分自动化。我们称之为TPOT,TPOT可以在无人为输入和先验知识的情况下显著提高基本的机器学习分析,同时为解决可能产生的使工作流复杂化的倾向,这里同时引入Pareto优化,这样可以在保持准确率不降低的条件下生成一个紧凑的工作流。 完整的机器学习(特别是监督式机器学习...

体系结构模式

软件设计

体系结构模式 体系结构模式是模式系统中的最高等级模式,有助于明确一个应用的基本结构 一共分为八种模式: 层 管道和过滤器 处理数据流的的系统 黑板 无确定性求解策略的问题 代理者 模型-视图-控制器 表示-抽象-控制 微核 映像 层 应用可以分解为子任务组...

设计模总结

Design Patterns

概述 要点 明确何时使用何种模式 理解设计的组成成分以及成分之间的相互关系,各自职责、协作方式 模式的效果及使用模式应权衡的问题 设计模式的抽象层次 定义:对被用来在特定场景下解决一般设计问题的类和相互通信的对象的描述 主要是解决对象之间的交互问题 创建型模式 抽象实例化的过程,将关于当前系统的使用那些具体的类的信息封装起来,隐藏了这些类的实例是如何被创建和组建...

双边滤波

图像处理

双边滤波 保边滤波 保边滤波器(Edge Preserving Filter):指在滤波过程中能够有效的保留图像中的边缘信息的一类特殊滤波器 常用保边滤波器: 双边滤波器(Bilateral filter) 引导滤波器(Guided image filter) 加权最小二乘法滤波器(Weighted least square filter) 双边滤波器 Bilate...

Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement

从 bilateral filter 到 HDRnet

HDRNet 本文提出的网络架构可以应用在丰富多彩的摄影图片增强工作中,而且可以在高分辨率输入图片上快速计算,这得益于我们采用的三个策略: 切片:slicing 仿射颜色变换:affine color transform 全分辨率损失函数:full-resolution loss slicing 我们将大部分的预测工作放在低分辨率的双边网格中进行,其中,对每个像素的x...

A Two-Stage Contrast Enhancement Algorithm for Digital Images

Image enhancement

A Two-Stage Contrast Enhancement Algorithm for Digital Images 简介 在对人眼对比度的敏感性研究表明,对数曲线服从人类感知中的韦伯定律,本文对HDRI和LDRI提出了一种基于对数曲线的局部对比度增强算法,该算法可以根据局部信息自适应第改变曲率。对细节增强的程度控制,本文给出了两个参数来协调。另外还提出了two-stage流程来解决...

ResNet介绍

残差网络,模型退化

什么是残差网络 ResNet:Residual Networks是MSRA何凯明团队在2015年提出的,在多项比赛中获得第一名的成绩,其相关论文 Deep Residual Learning for Image Recognition 也获得了CVPR2016的最佳论文。论文中作者提出了Residual的结构 即增加了一个identity mapping(恒等映射),将原来需要学习的...