- 随着数字时代的快速发展，人们对成像系统的图像质量要求也越来越高，但由于其场景不可控的特殊性，画面质量往往很难达到要求，尤其是在雾天、阴雨天、夜晚等光照条件较差的低照度条件下所拍摄的影像，可能出现对比度很低，图像细节严重丢失等问题，特别是在夜间，可视性很难令人满意，从很大程度上限制了下游应用。本文针对光照条件较差条件下拍摄的图像，如夜间图像，微光图像等，选取合适方案，提高图像的视觉质量。 随着数字时代的快速发展，人们对成像系统的图像质量要求也越来越高，但由于其场景不可控的特殊性，画面质量往往很难达到要求，尤其是在雾天、阴雨天、夜晚等光照条件较差的低照度条件下所拍摄的影像，可能出现对比度很低，图像细节严重丢失等问题，特别是在夜间，可视性很难令人满意，从很大程度上限制了下游应用。本文针对光照条件较差条件下拍摄的图像，如夜间图像，微光图像等，选取合适方案，提高图像的视觉质量。
- 但是他们的特征长度都是128！！！一个字是128，一个句子也是128？对于不同的文字图片中，句子的长度还可能不一样，怎么可能都用一个字的特征长度就表示了呢？ 但是他们的特征长度都是128！！！一个字是128，一个句子也是128？对于不同的文字图片中，句子的长度还可能不一样，怎么可能都用一个字的特征长度就表示了呢？
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- 数据不是收集的，是自己生成的%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据，数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1.0+np.random.randn(*x_data.shape)*0.4*号是把shape元组拆成一个个参数之前... 数据不是收集的，是自己生成的%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据，数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1.0+np.random.randn(*x_data.shape)*0.4*号是把shape元组拆成一个个参数之前...
- 1、简介：传统神经网络(DNN)无法对时间序列进行建模，只能接受特定的输入得到输出，前一个输入和后一个输入之间没有关系。针对某些需要序列时序信息的任务，即前一个输入和后一个输入之间是有关系的，则需要循环神经网络(RNN)来处理。RNN由神经元和一个或多个反馈循环组成，神经元的输出在下一时刻是可以传递给自身的，同时还输出一个隐藏层状态，在当前层处理下一个时刻的样本时进行使用，可以看做是带自循环... 1、简介：传统神经网络(DNN)无法对时间序列进行建模，只能接受特定的输入得到输出，前一个输入和后一个输入之间没有关系。针对某些需要序列时序信息的任务，即前一个输入和后一个输入之间是有关系的，则需要循环神经网络(RNN)来处理。RNN由神经元和一个或多个反馈循环组成，神经元的输出在下一时刻是可以传递给自身的，同时还输出一个隐藏层状态，在当前层处理下一个时刻的样本时进行使用，可以看做是带自循环...
- 1 简介：多任务学习包括深度网络的构建和优化策略的选择，本文主要讲解优化策略部分，介绍一种平衡多个任务的损失函数的方法：动态权重平均。 2 优化策略（task balancing）： 传统多任务目标函数构造的问题：多任务损失函数定义如下：相应的，随机梯度下降的权重更新公式如下：（注释：这里是共享层最后一层的权重，具体和多任务学习的网络构造有关，这里不做具体介绍。）当某一个... 1 简介：多任务学习包括深度网络的构建和优化策略的选择，本文主要讲解优化策略部分，介绍一种平衡多个任务的损失函数的方法：动态权重平均。 2 优化策略（task balancing）： 传统多任务目标函数构造的问题：多任务损失函数定义如下：相应的，随机梯度下降的权重更新公式如下：（注释：这里是共享层最后一层的权重，具体和多任务学习的网络构造有关，这里不做具体介绍。）当某一个...
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