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DASR: [CVPR 2021] 无监督降级表示学习在盲超分辨率中的应用

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简介：
本文提出了一种基于无监督降级表示学习的方法，用于图像的盲超分辨率任务，在CVPR 2021上发表。该方法能够有效提升低分辨率图像到高分辨率图像转换的质量与细节恢复能力。 DASR Pytorch实施“盲人超分辨率的无监督降级表示学习”，CVPR 2021概述要求使用Python 3.6、PyTorch版本为1.1.0，以及一些额外库如skimage、matplotlib和cv2。 准备训练数据： - 下载所需的数据集。 - 在your_data_path/DF2K/HR目录下合并来自这两个数据集的高分辨率（HR）图像以构建DF2K数据集。 开始训练： 运行./main.sh脚本来使用DF2K数据集进行模型训练。请确保在bash文件中将dir_data更新为你的实际路径。 测试： - 准备测试数据：下载例如Set5、Set14等基准测试集合，并在your_data_path/benchmark目录下放置高分辨率（HR）和低分辨率（LR）图像。 - 开始测试：运行./test.sh脚本以使用基准数据集进行模型的评估。请确保将dir_data更新为你的实际路径。 以上是关于DASR Pytorch实施盲人超分辨率无监督降级表示学习的基本步骤，按照上述操作可以顺利完成训练和测试过程。

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  • DASR: [CVPR 2021] 无监督降级表示学习在盲超分辨率中的应用
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    本文提出了一种基于无监督降级表示学习的方法，用于图像的盲超分辨率任务，在CVPR 2021上发表。该方法能够有效提升低分辨率图像到高分辨率图像转换的质量与细节恢复能力。 DASR Pytorch实施“盲人超分辨率的无监督降级表示学习”，CVPR 2021概述要求使用Python 3.6、PyTorch版本为1.1.0，以及一些额外库如skimage、matplotlib和cv2。 准备训练数据： - 下载所需的数据集。 - 在your_data_path/DF2K/HR目录下合并来自这两个数据集的高分辨率（HR）图像以构建DF2K数据集。 开始训练： 运行./main.sh脚本来使用DF2K数据集进行模型训练。请确保在bash文件中将dir_data更新为你的实际路径。 测试： - 准备测试数据：下载例如Set5、Set14等基准测试集合，并在your_data_path/benchmark目录下放置高分辨率（HR）和低分辨率（LR）图像。 - 开始测试：运行./test.sh脚本以使用基准数据集进行模型的评估。请确保将dir_data更新为你的实际路径。 以上是关于DASR Pytorch实施盲人超分辨率无监督降级表示学习的基本步骤，按照上述操作可以顺利完成训练和测试过程。
     
  • DualSuperResLearning在SemSeg中的应用：“用于语义分割的双重超分辨率学习”，CVPR 2020，http...
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    本文介绍了一种名为DualSuperResLearning的方法，应用于CVPR 2020会议，通过双重超分辨率学习技术显著提升图像语义分割精度。 用于语义分割的双重超分辨率学习是CVPR 2020年的一篇论文，该研究结合了超分辨率与特征相似性学习来改进传统的语义分割模型。实验中输入为256×512尺寸，输出为512x1024的分段图，并且仅使用预训练权重进行骨干网络训练而未采用前人的方法。在不同阶段和类型的平均准确度、平均IoU以及交叉熵误差方面取得了如下结果： - SSSR：93.28%，60.59%（括号内数值为另一种计算方式的结果），最佳时代1个SSSR的误差值为0.228，在第250个历元达到最优。 - SSSR + SISR：93.48%，60.96%（同样，括号内的数据代表了另外一种计算方法得出的结果），误差值降至0.224，并在第248个历元时表现最佳。 - SSSR + SISR + FA：93.34%，平均IoU为60.59%，误差值进一步减小至0.227，最优性能出现在第234个历元。 需要注意的是，报告中的均值IoU是通过交集之和除以并集来计算的（这是常用方法），而括号内的数值则是单独基于并集上的交集进行平均得到的结果。当前SSSR模块采用了一种双线性升采样技术。
     
  • 半监督转移学习中的自适应一致性正则化（CVPR 2021）
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  • Voxelmorph：无监督学习在图像注册中的应用
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    简介：Voxelmorph是一种利用无监督学习方法进行医学图像配准的技术，通过深度学习自动完成图像对齐任务，无需依赖大量标注数据，为医疗影像分析提供高效解决方案。 VoxelMorph是一个用于基于学习的图像对齐配准工具的通用库，尤其适用于变形建模。 使用说明： 要开始使用VoxelMorph，请先克隆其存储库并安装setup.py中列出的所有依赖项，或者直接通过pip命令进行安装。 ``` pip install voxelmorph ``` 训练模型： 如果您打算根据自己的数据集和格式定制一些代码，则需要在voxelmorphgenerators.py文件内完成这些自定义操作。但是，在您拥有以npz（numpy）格式存储的训练数据目录的情况下，大多数示例脚本可以无需修改直接运行。
     
  • 无监督学习的应用与方法
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    无监督学习是指机器在没有明确指导的情况下从大量未标记数据中自主发现模式和结构。本课程涵盖无监督学习的各种应用及其核心算法，包括聚类、降维以及自编码器等技术，并探讨其在大数据分析中的作用。 无监督学习是机器学习中的一个重要分支，在诸如机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析以及数据科学等领域具有重要的地位。本书详细介绍了作者在无监督学习领域的研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法和谱图聚类算法；最后还探讨了这些方法在基因选择与疾病诊断中的应用。
     
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    本项目为CVPR 2013论文《Dictionary Learning for Image Super-Resolution》提供的实现代码，用于通过字典学习技术提升低分辨率图像至高分辨率。 CVPR2013--BPJDL--Beta Process Joint Dictionary Learning for Coupled Feature Spaces with Application to Single Image Super-Resolution 这篇论文提出了一个基于贝塔过程的联合字典学习方法，用于处理耦合特征空间，并将其应用于单图像超分辨率问题。
     
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    本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。 监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。
     
  • 堆叠式降噪自动编码器的Python实现：用于无监督学习高级特征表示的Denoising AutoEncoder
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    本项目实现了堆叠式降噪自编码器（DAE）的Python代码，旨在通过无监督学习方法构建深度神经网络模型，以提取数据中的高级抽象特征表示。 去噪自动编码器可以通过无人监督的方式学习特征空间的高级表示，并通过将经过预训练的自动编码器的一层一层堆叠起来创建深度神经网络。整个网络的培训分为三个阶段： 1. 预训练：在这一阶段，对每个层次进行单独训练，使其能够从受损的数据版本中重建原始数据。破坏输入的有效方法包括添加小高斯噪声、将变量随机设置为任意值以及随机地把一些输入设为0。 2. 学习：在这个阶段，会在堆叠的顶部放置S形层和softmax层，并进行分类任务训练以适应新的学习需求。 3. 微调：整个网络会使用标准反向传播算法来微调性能。创建一个具有两隐藏层（第一隐藏层有300个节点，第二隐藏层有100个节点）的堆叠降噪自动编码器结构如下： ```python sDA = StackedDA([300, 100]) # 使用50%盐和胡椒噪声预训练每一层。 sDA.pre_train(X[:1000], rate=0.5, n_iters) ``` 注意，这里的代码示例仅用于说明如何构建堆叠降噪自动编码器，并未给出完整的参数设置。
     
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