图像融合

跟FFA-Net一个训练框架的感觉，最大创新点是NA注意力，但是实现偏简单，准备试一试效果 摘要： 在复杂的降雨条件下拍摄的图像，能见度往往会明显下降。雨模式普遍引入了多样性能见度退化，包括雨条纹、雨滴和雨雾。现有的单幅图像去噪方法多集中在单一类型雨模型上，不具备很强的泛化能力。本文提出了一个新的端到端的神经元注意力一步一步地去雨网络NASNet，可以高效的处理所有带雨类型的图像。一方面，我们更加关注神经元之间的关系，提出了一种轻量级的神经元注意(NA)结构机制。 通过建立神经元间相互依赖和相互影响的模型，自适应地重新校准神经元间的特征响应。该结构由深度分离卷积和点卷积两部分组成，计算量小，性能优于SE块 。另一方面，我们提出了一个分阶段的统一模式网络架构，分阶段的策略通过整合前一阶段的有用信息来指导后一阶段。通过NA模块实现了级间信息的动态拼接和融合。大量的实验表明， 我们提出的NASNet在三个雨模型任务的所有6个公共大型数据集的定量和定性度量方面都显著优于现有的方法 。 创新点： 1.Neuron Attention （NA)： 作用 ：它可以明确地对网络中卷积特征神经元之间的依赖关系进行建模，我们的NA将每个通道的空间信息和每个空间的深度信息结合起来，选择性地强调信息神经元而不是无关紧要的神经元。众所周知，卷积滤波器可以在局部接受域内融合信道和空间关系

随着深度学习技术的进步，面部相关任务的研究也成为学术界和工业界的热门话题。众所周知的面部任务通常包括面部检测，面部识别，面部表情识别等，其主要使用2D RGB面部（通常包括一些纹理信息）作为输入; 3D扫描成像技术的出现为面部相关任务 - 3D面部开发了一条新的探索路线。 与许多2D面部相关的任务介绍性文献/评论文章相比，3D面部的入门知识还不够好。本文将回顾和介绍三维人脸相关的基础知识，并总结一些关于三维人脸识别与重建的基础入门文献。 3D人脸基础知识 一般而言，RGB，灰度和红外人脸图像是2D人脸，其主要是在特定视角下表示颜色或纹理的图像，并且没有空间信息。用于训练深度学习的图像通常是2D。 2.5D是在某个视角下拍摄的面部深度数据，但由于角度问题，它显示的表面不连续，也就是说，当你试图旋转面部时，会有一些像沟壑一样的空隙区域。这是因为拍摄时未捕获被遮挡部分的深度数据。 那么3D面孔呢？它通常由不同角度的多个深度图像组成，完全显示面部的表面形状，并且在具有一定深度信息的密集点云中的空间中呈现面部。 相机模型 相机模型包括四个坐标系：像素坐标，图像坐标，摄像机坐标，世界坐标（高中物理老师的头部没有闪光灯谈论参考系统），摄像机成像过程是三维的 真实三维空间中的点映射到成像平面（二维空间）的过程也称为投影变换。 相机坐标→图像坐标 相机坐标系到图像坐标系的过程可用小孔成像解释

一、介绍 在本文中，我们提出了一种新颖的深度关注神经张量网络（DA-NTN）用于视觉问题回答，它可以发现基于张量表示的图像，问题和答案之间的联合相关性。 首先，我们通过双线性特征对成对交互（例如，图像和问题）中的一个建模，进一步用三维（例如，答案）将其编码为双线性张量积的三元组。 其次，我们通过不同的答案和问题类型分解不同的三元组的相关性，并进一步在张量上提出一个切片式注意模块，以选择最具判别力的推理过程进行推理。 第三，我们通过学习带有 KL 散度损失的标签回归来优化建议的 DA-NTN。这样的设计使得可扩展的训练和在大量答案集上的快速收敛成为可能。 在这篇论文中我们将答案嵌入学习引入到我们的方法中，有三个目的。首先，我们希望对问题答案三元组之间的关系进行建模，以帮助推理。其次，答案嵌入可能会纠正问题的误解，尤其是对于复杂的句法结构的问题。第三，答案嵌入可以帮助确定问题的类型并决定使用哪种推理过程。 二、模型 2.1开放式可视问答框架的体系结构 红色框中的结构是生成问题表示Vq和图像与问题特征向量Vqi融合的基本模型，两个蓝盒中的结构是我们提出的深层关注神经张量网络，利用蓝盒神经张量网络来度量图像-问题-答案三元组之间的相关性。 VQA任务的目标是提供一个给出图像 I ∈ I（张量）和相应的问题 q ∈ Q（张量），先前的大部分工作都把开放的VQA看作是一项分类任务：

论文阅读笔记：SSD: Single Shot MultiBox Detector 本文主要包含如下内容：    论文地址    代码地址    参考博客 论文阅读笔记SSD Single Shot MultiBox Detector 主要思想 网络结构 多尺度特征图 feature map 匹配策略 损失函数 实验结果   本篇论文针对图像检测提出了一种新的思路，提出的网络结构为 SSD。 主要思想   本篇论文提出了一种新的图像检测网络–SSD。即不生成 proposal 候选框，使用默认的候选框直接预测bounding box 坐标以及类别 object score 打分。   针对不同大小的物体检测，传统的算法均是将图像转换成不同的大小，然后送入网络进行检测，通过不同的感受野进行图像检测。本文提出的网络 SSD 结合了不同分辨率的特征图 feature map，处理多尺度图像，获得了依旧好的效果。   SSD 算法在训练的时候只需要一张输入图像及其每个 object 的 ground truth boxes。实现了端到端的训练。   对于300*300的输入，SSD 可以在 VOC2007 test 上有74.3%的 mAP，速度是59 FPS(Nvidia Titan X)，对于512*512的输入, SSD 可以有76.9%的 mAP。相比之下 Faster RCNN

该论文提出的算法，在2018年4月14日前仍然是KITTI排行榜的首位，并且是开源的代码，有较高的学习价值。 0.摘要 最新的研究表明，利用一对立体图像来估算深度信息可以格式化为一个有监督的学习任务，进而通过卷积神经网络来解决。然而，当前基于图块匹配的Siamese网络的架构，缺少利用环境信息取寻找不适定区域（遮挡区域，弱纹理区域等）一致性的能力。为了解决这个问题，本文提出了PSMNet，一个金字塔立体匹配网络，它主要由两个模块组成：金字塔池化和3D卷积神经网络。金字塔池化模块通过聚合不同尺度和不同位置的环境信息构建匹配代价卷（cost volume）来充分利用全局环境信息。3D CNN通过将多个堆叠的 沙漏网络 （hourglass network）与 中间监督( intermediate supervision)结合起来，去调整匹配代价卷。所提出的方法已经在多个数据集上做了评估。本文的方法在2018年3月18日前依旧是KITTI2012和2015排行榜的第一位。 1.介绍 从立体图像中估计深度信息对于计算机视觉的应用至关重要，包括车辆的自动驾驶，3D模型重建和物体的检测与识别。得到一对矫正过的立体图像，深度信息估计的目标就是计算参考图像上每一个像素点的视差值d。视差值就是左右两幅图像上对应点之间在水平方向上的位置差。对于左图中的像素点（x,y），它在右图中对应点的坐标为（x-d

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102869562 以下链接是个人关于MVSNet(R-MVSNet)-多视角立体深度推导重建 所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。 3D点云重建0-00：MVSNet(R-MVSNet)–目录-史上最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102852209 前言 在进行论文翻译和讲解之前，我要给大家说清楚一些事情MVSNet（2018），R-MVSNet（2019）分别各自都对应有自己的论文，也就是有两篇，我首先为大家讲解的是第一篇，也就是MVSNet，后面再给大家讲解R-MVSNet。那么我们就开始把。 摘要 他讲他们提出了一种，从多个视觉图片进行深度图推导的方法，并且可以进行端到端的学习训练。再这个网络中，他们首先从输入图像提取特深度图特征，然后结合多个稍微有点不同的，单应性锥形特征图去构建3D cost volume（这里保存的信息，主要是视觉差的信息），下面就是对这个立体特征进行3D卷积，让立体特征更加有序，并且生成最初始的深度图

　　本文提出了一种新颖的SR方法DenseNet，用稠密块串联起各层的特征，使得整个网络减轻了梯度消失问题、加强了特征传播、减少了参数数量，并达到了很好的超分辨效果。 　　许多SR方法都是假设图像中的高频信息是过剩的，因此只需要通过低频信息就能够准确预测出SR图像。因此，从LR图像中收集大区域中的邻近信息用于恢复HR图像中的图像细节非常重要。而DenseNet经过实验发现，将网络中low-level和high-level的信息结合起来用于重建HR图像效果很好，这说明在实现超分辨的过程中，各级的特征映射中有互补的信息存在，即low-level和high-level的信息对于重建图像的细节都有重要的贡献。 　　DenseNet主要有四个部分：卷积层、稠密块、反卷积层和重建层。 　　①convolutional layer：学习low-level的特征； 　　②dense blocks：学习high-level的特征； 　　③deconvolutional layers：学习上采样滤波器，将图像放大； 　　④reconstruction layer：产生HR输出图像； 　　⑤bottleneck layer：减少输入的特征映射数，使得模型更加紧凑并提高计算效率。 　　DenseNet使用的三项主要技术来提高SR效果： 　　①使用稠密块来避免梯度消失问题，使得训练深度网络变得可行； 　

PHP imagick API中文简介 imagick 类imagick ::adaptiveblurimage 向图像中添加 adaptive 模糊滤镜imagick ::adaptiveresizeimage 自适应调整图像数据依赖关系imagick ::adaptivesharpenimage自适应锐化图像imagick ::adaptivethresholdimage 基于范围的选择为每个像素的亮度imagick ::addimage 图像列表中添加新图像 imagick 对象.imagick ::addnoiseimage 给图像添加随机噪声imagick ::affinetransformimage变换图像imagick ::animateimages 动画图像或图像imagick ::annotateimage annotates 图像的文本imagick ::appendimages 追加一组图像imagick ::averageimages 平均一组图像imagick ::blackthresholdimage 强制所有的像素低于阈值分为黑色imagick ::blurimage 向图像中添加模糊滤镜imagick ::borderimage 四周带有边框的图像imagick ::charcoalimage模拟一个炭笔绘图imagick ::chopimage

原文地址： https://cloud.tencent.com/developer/article/1498116 译者 | 小韩 来源 | towardsdatascience 【磐创AI导读】：本篇文章为大家介绍了十个python图像处理工具，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 介绍 如今的世界存在了大量的数据，图像数据是重要的组成部分。如果要利用这些图片，需要对图像进行处理，提高图片质量或提取图片内容信息。 图像处理的常见操作包括图像显示，基本操作如裁剪，翻转，旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python是图像处理的合适选择，因为它作为一种科学编程语言日益普及，并且提供了许多免费实用的图像处理工具。 下面将介绍10个用于图像处理的python库，它们在处理图像等方面都提供了简单方便的方法。 1. scikit Image scikit-image(https://scikit-image.org/)是一个与numpy一起使用的开源Python工具。它实现了用于研究，教育和行业应用的算法和实用程序。即使是刚接触Python的人也可以轻松使用。它的代码由活跃的志愿者编写，由高质量的同行进行评审。 资源 有完善的文档和丰富的示例(http://scikit-image.org/docs

图像变形背后的想法很简单。 给定两个图像 ， 我们想 通过将图像 和 混合 来创建中间图像 。 图像的混合 和 由参数控制的 是在0和1之间（ ）。 当 为0时，变形 看起来像 ，而当 为1 时 ，变形 看起来 像 。 天真的，您可以在每个像素上使用以下方程式混合图像 但是，使用上面的方程式将希拉里·克林顿国务卿和特德·克鲁兹参议员的图像 设置为0.5，会产生以下可怕结果。 产生的图像令人不安，但同时也会给您尖叫。 恳求您在融合图像之前以某种方式对齐眼睛和嘴巴。 当您尝试在不先调整思路的情况下将两种不同的政治意识形态融合在一起时，就会得到类似的令人不安的结果，但我离题了。 因此，要将图像变形 为图像， 我们需要首先在两个图像之间建立像素对应。 换句话说，对于 图像中的 每个像素 ，我们需要找到它 在图像中 的对应像素 。 假设我们神奇地找到了这些对应关系，我们可以分两步混合图像。 首先，我们需要计算 变形图像中像素 的位置 。 由下式给出 （1） 其次，我们需要 使用以下公式 找到像素的强度 （2） 而已。 我们完了。 现在，我们去投票给特朗普。 开玩笑！ 就像特朗普一样，我省略了一些重要的细节。 为图像I中的每个像素找到图像J中的对应点与在美国和墨西哥之间建立10英尺的墙一样困难。 可以做到，但是它很昂贵，并不是真正必要的。 但是很容易找到一些点对应关系。 为了使两个不同的对象