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24k88.bet凯发:浅谈廉政文化建设在当前反腐

文章来源:24k88.bet凯发    发布时间:2018年05月21日 18:47  【字号:      】

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小家电职业引荐:飞科电器、莱克电气。图 3(b)给出了我们流程的结构。对于贝叶斯阵列(Bayer arrays),我们将输入数据馈送到四个通道中,并相应地将每个维度上的空间分辨率降低两倍。对于 X-Trans 阵列(未在图中显示),原始数据被放在 6×6 的矩阵中,并通过交换相邻元素将它合并为 9 个通道而非 36 个通道。我们减去黑阶亮度并按照所需比例(例如 100 倍或 300 倍)缩放数据,数据在合并放大之后输入全卷积网络。输出是一个空间分辨率为之前一半的 12 通道图像,它通过一个子像素层的处理恢复原始分辨率 [37]。

CVPR 2018|无需额外硬件,全卷积网络让机器学习学会夜视能力

初步研究之后,重点关注全卷积网络中多次出现的两个结构:多尺度上下文聚合网络(Context Aggregation Network,CAN)[5] 和 U-net[35]。其他研究已经研究了残差连接 [20,34,41],但是这些没什么用,可能是因为输入和输出所在颜色空间不同。影响结构选择的另一因素是内存消耗:我们选择了可以在 GPU 内存中处理全分辨率图像(例如分辨率为 4240×2832 或 6000×4000)的结构。因此我们得以避免使用需要处理小图像块并重新组装它们的全连接层 [26]。默认架构是 U-net [35]。

图 4:放大系数作用于 SID 数据集(Sony x100 子集)中室内图像的效果。放大系数作为外部输入提供给我们的参数,类似于相机中的 ISO 设置。更高的放大倍数可以产生更明亮的图像。这张图显示了具有不同的放大系数的输出图像。

放大率决定了输出亮度,类似于相机中的 ISO 设置。图 4 显示了不同放大率的效果。用户可以通过设置不同的放大系数来调节输出图像的亮度。测试时,流程并不会抑制噪声、转换颜色,网络直接在 sRGB 空间输出处理后的图像。

图 5:(a)富士 X-T2 相机在夜间拍摄的图像(ISO 为 800,光圈为 f / 7.1,曝光 1/30 秒)。相机照度约为 1 勒克斯。(b)传统方法不能有效处理原始数据中的噪声和颜色偏差。(c)我们的结果(使用相同的原始数据)。




(责任编辑:张智成)

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