图像深度

卷积神经网络 　　卷积神经网络（CNN）是深度学习的代表算法之一 。具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络” 。 随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于 计算机视觉 、 自然语言处理 等领域 。 　　卷积是通过两个函数 f，g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积。数学定义公式： 　　事实上，在卷积网络上使用的离散卷积，也就是不连续的，它是一种运算方式，也就是按照卷积核，将输入对应位置的数据进行加权和运算，接下来结合卷积核的概念，就会很好理解了。 卷积神经网络最重要的两个知识点就是 卷积核 和 卷积神经网络的结构 卷积核 卷积核定义 卷积操作 深度 步幅 零填充 卷积神经网络的结构 输入层 INPUT 卷积层 CONV 激活函数层 RELU 池化层 POOL 全连接层 FC 卷积核 　　 卷积核的定义 ：对于输入图像中的一部分区域，进行加权平均的处理，其中这个过程的权重，由一个函数定义，这个函数就是卷积核。 如下图彩色图像有RGB三个色值通道，分别表示红、绿、蓝，每个通道内的像素可以用一个像下图右边的二维数组表示，数值代表0-255之间的像素值。假设一张900*600的彩色的图片，计算机里面可以用 (900*600*3)的数组表示。

其与主动的kinect等流行的深度图像原理不同，该深度相机的深度计算是通过双目原理得到的， 其计算是发生在计算机上的GPU与CPU，而并非在该传感器本身，该传感器本身只是能过同步获取双目图像，之后在计算机上通过其对应的SDK进行深度计算 。其主要优势在于其高分辨率，最高可以达到15f/s的4416X1242的像素图像的深度图像生成，并且检测距离可以达到20m。 来源：51CTO 作者： 在路上@Amos 链接：https://blog.csdn.net/qq_33835307/article/details/100700307

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现。 深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手。 尽可能多地参与项目，并尝试自己完成。 这将帮助您更深入地掌握主题，并帮助您成为更好的深度学习实践者。 在本文中，我们将看一个有趣的多模态主题，我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序，即图像字幕。 图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作。 例如： 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用。 值得注意的是保存图像的标题，以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶段轻松检索。 让我们继续吧！ 注意：本文假设您了解深度学习的基础知识，并且之前使用过CNN处理图像处理问题。 如果您想了解这些概念，可以先阅读这些文章： 深度学习的基础 - 从人工神经网络开始 卷积神经网络（CNNs）的体系结构揭秘 教程：使用Keras优化神经网络（带图像识别案例研究） 深度学习要点 - 按顺序进行序列建模（使用python） Ŀ¼ 图像字幕问题需要什么？ 假设你看到这张照片 - 你想到的第一件事是什么？ （PS：请在下面的评论中告诉我们！）。 以下是人们可以提出的几句话： 一个男人和一个女孩坐在地上吃。 一个男人和一个小女孩正坐在人行道上附近一个蓝色的袋子吃。 一个男人穿着一件黑色的衬衫和一个穿着橙色礼服的小女孩分享一种享受。

https://blog.csdn.net/qq_39642978/article/details/95926315 https://www.cnblogs.com/Xiaoyan-Li/p/5674792.html 像素归一化 8-bit unsigned: 显示图像本来的样子； 16-bit unsigned / 32-bit integer: 用像素值除以256，取值范围由［0，255x256］变为［0，255］； 32-bit floating-point: 像素值乘以255， 取值范围由［0，1］变为［0，255］。 来源： https://www.cnblogs.com/wllwqdeai/p/11757370.html

本文将来学习怎么样从立体图像来创建深度图，在前面学习过对极几何的基本知识，从那里就可以直觉地感觉到，由两幅画像就可以找到深度信息。再来看一下对极几何： 从上图可以看出，使用中学数学里相似三角形的公式，就可以推导出下面的公式： x是左边相机成像平面里最左边与成像点的距离，x′是在右边相机成像平面里最左边与成像点的距离，B是基线的长度，f是相机的焦距，Z是相机距离物品的深度。如下图： 简而言之，上面的公式表明，场景中一个点的深度与对应图像点与其摄像机中心的距离差成反比。通过这个关系，就可以来计算图像上所有点的深度了。因此只需要找到它们匹配点，再计算它们之间的视差，就可以计算点的深度了。下用代码来简单地创建一个深度图： #python 3.7.4,opencv4.1 #蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 # import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt imgL = cv2.imread('tsukuba_l.png',0) imgR = cv2.imread('tsukuba_r.png',0) stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

论文标题：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者： Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址： https://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/papers/oneshot1.pdf 声明：小编翻译论文仅为学习，如有侵权请联系小编删除博文，谢谢！ 小编是一个机器学习初学者，打算认真研究论文，但是英文水平有限，所以论文翻译中用到了Google，并自己逐句检查过，但还是会有显得晦涩的地方，如有语法/专业名词翻译错误，还请见谅，并欢迎及时指出。 摘要 　　为机器学习应用程序学习一个好的特征的过程可能在计算上非常昂贵，并且在数据很少的情况下可能会变得困难。一个典型的例子就是一次学习设置，在这种情况下，我们必须仅给出每个新类的一个示例，就可以正确的做出预测。在本文中，我们探索了一种学习孪生神经网络的方法，该方法采用独特的结构自然对输入之间的相似性进行排名。一旦网络被调整好，我们就可以利用强大的判别功能，将网络的预测能力不仅用于新数据，而且适用于未知分布中的全新类别。使用卷积架构，我们可以在单次分类任务上获得近乎最先进的性能，从而超过其他深度学习模型的强大结果。 　　人类展现出强大的获取和识别新模式的能力。特别是，我们观察到

卷积神经网络 　　卷积神经网络（CNN）是深度学习的代表算法之一 。具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络” 。 随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于 计算机视觉 、 自然语言处理 等领域 。 　　卷积是通过两个函数 f，g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积。数学定义公式： 　　事实上，在卷积网络上使用的离散卷积，也就是不连续的，它是一种运算方式，也就是按照卷积核，将输入对应位置的数据进行加权和运算，接下来结合卷积核的概念，就会很好理解了。 卷积神经网络最重要的两个知识点就是 卷积核 和 卷积神经网络的结构 卷积核 卷积核定义 卷积操作 深度 步幅 零填充 卷积神经网络的结构 输入层 INPUT 卷积层 CONV 激活函数层 RELU 池化层 POOL 全连接层 FC 卷积核 ​　　卷积核是整个网络的核心，训练 CNN 的过程就是不断更新卷积核参数直到最优的过程。 　　 卷积核的定义 ：对于输入图像中的一部分区域，进行加权平均的处理，其中这个过程的权重，由一个函数定义，这个函数就是卷积核。 如下图彩色图像有RGB三个色值通道，分别表示红、绿、蓝，每个通道内的像素可以用一个像下图右边的二维数组表示，数值代表0-255之间的像素值

之前在做光照对于高层视觉任务的影响的相关工作，看了不少基于深度学习的低光照增强（low-light enhancement）的文章[3,4,5,7,8,9,10]，于是决定简单梳理一下。 光照估计（illumination estimation）和低光照增强（low-light enhancement）的区别：光照估计是一个专门的底层视觉任务（例如[1,2,6]），它的输出结果可以被用到其它任务中，例如图像增强、图像恢复（处理色差，白平衡）。而低光照增强是针对照明不足的图像存在的 低亮度 、 低对比度 、 噪声、伪影 等问题进行处理，提升视觉质量。值得一提的是，低光照增强方法有两种常见的模式，一种是直接end-to-end训练，另一种则包含了光照估计。 LLNet: A deep autoencoder approach to natural low-light image enhancement 2017 Pattern Recognition 这篇文章应该是比较早的用深度学习方法完成低光照增强任务的文章，它证明了基于合成数据训练的堆叠稀疏去噪 自编码器 能够对的低光照有噪声图像进行增强和去噪。模型训练基于图像块（patch），采用sparsity regularized reconstruction loss作为损失函数。 主要贡献如下： （1）我们提出了一种训练数据生成方法

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现。 深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手。 尽可能多地参与项目，并尝试自己完成。 这将帮助您更深入地掌握主题，并帮助您成为更好的深度学习实践者。 在本文中，我们将看一个有趣的多模态主题，我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序，即图像字幕。 图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作。 例如： 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用。 值得注意的是保存图像的标题，以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶段轻松检索。 让我们继续吧！ 注意：本文假设您了解深度学习的基础知识，并且之前使用过CNN处理图像处理问题。 如果您想了解这些概念，可以先阅读这些文章： 深度学习的基础 - 从人工神经网络开始 卷积神经网络（CNNs）的体系结构揭秘 教程：使用Keras优化神经网络（带图像识别案例研究） 深度学习要点 - 按顺序进行序列建模（使用python） 目录 图像字幕问题需要什么？ 假设你看到这张照片 - 你想到的第一件事是什么？ （PS：请在下面的评论中告诉我们！）。 以下是人们可以提出的几句话： 一个男人和一个女孩坐在地上吃。 一个男人和一个小女孩正坐在人行道上附近一个蓝色的袋子吃。 一个男人穿着一件黑色的衬衫和一个穿着橙色礼服的小女孩分享一种享受。

chapter 3 基于图像一致性的三维重建 基于第二章的图像一致性算法，本章将会详细介绍最近几年流行的多视角立体几何算法。区分MVS算法有许多因素，例如图像一致性函数，场景表达，可视化计算和初始化条件。因此提出一个单独的分类并不容易。本文将会依据输出的场景表示方法作为主要分类方式。因为它决定了应用的场景，有兴趣的读者可以参考[165]查看mvs算法的分类方法。 Fig3.1 表示4种常用的表示方法：深度图、点云、体素场、mesh面片，本章将会介绍每种重建算法的state-of-the-art 方法。点云重建方法的渲染方式是采用基于点的渲染技术[160,83],展示了一个完整的纹理渲染模型，但是点云模型仅仅是独立的带颜色的3D点；体素场常用于计算机视觉和计算机图形学表示3D平面，常将体素场当成距离一个平面的带符号的距离函数，该平面是函数场的零势面。 Fig3.2表示MVS算法的重建步骤和中间或者最终几何形态类型，许多MVS算法集中于单个重建步骤，然而有些将多个步骤组合成操作管线，本表表达了大多数MVS算法/系统，除了一种算法-直接通过图像一致性体素构建mesh，通过体素融合方法[190，102]，在这个方法中，图像一致性体素替换了点云图或者深度图。 当然有许多过去开发的算法再这里没有列举出来，例如level-set方法，level-set曾经在MVS算法中非常流行