绪论  计算机视觉旨在从图像中提取有用的信息。受可视数据复杂性的影响，这是一个极具挑战性的任务。广义理解的计算机视觉领域已经取得显著进步，随着人们日益增长的认识，计算机视觉的未来是令人激动的。一、概率论  几乎所有的计算机视觉模型可以在概率范围内解释，其形式上较为复杂，但可以阐明复杂模型之间的关系。1.1 概率论基础  随机变量xxx表示一个不确定的值，其可以是离散的或者连续的。离散变量的概率分布

绪论  对于算法科研人员来说，熟练掌握并应用一种深度学习框架是一项必备技能。学术研究人员关心的是研究中算法的迭代速度，其应用场景通常是相对较小的数据集上，最大的限制因素不是性能，而是快速实现并验证假设的能力，使得学术研究倾向于PyTorch。本文专注于PyTorch的实际实现，而不解释背后的理论。一、PyTorch基本介绍  Pytorch是一个用于在GPU和CPU上进行深度学习的优化张量库，相比

绪论  对于算法科研人员来说，熟练掌握并应用一种深度学习框架是一项必备技能。学术研究人员关心的是研究中算法的迭代速度，其应用场景通常是相对较小的数据集上，最大的限制因素不是性能，而是快速实现并验证假设的能力，使得学术研究倾向于PyTorch。本文专注于PyTorch的实际实现，而不解释背后的理论。一、PyTorch基本介绍  Pytorch是一个用于在GPU和CPU上进行深度学习的优化张量库，相比

摘要：成功的网络需要数以千计个被标注的训练样例，这是广为接受的。在这篇论文中，我们提出了一个网络，以及一种依赖于数据增强的加深使用达到对标注样本的使用更加有效的训练策略。该架构包括一个收缩的路径以捕捉邻近关系，以及一个对称的扩张路径使其精确的定位。我们展示了该网络能够基于端到端的少量图片被训练，并且在ISBI挑战中电子显微镜堆栈下的神经元结构分割中优于以往的方法（如滑动窗口的卷积网络）。使用投射光

摘要： 本文提出一种用于图像去噪的数值最优化约束的算法。通过约束噪声的统计，图像的全变分被最优化。约束使用拉格朗日乘数。该方案通过使用梯度投影法得到。这相当于在一个被约束决定的流形上求解一个与时间有关的偏微分方程。当t→∞t\rightarrow\inftyt→∞，该方案转换成一个稳定的状态，即一个无噪声的图像。该数值算法简单且相应地快。该结果对于高噪声的图像时高水平的。该方法是无损的，会为图像产

**摘要： **一、简介  来自玻璃的反射无处不在，但图像中并不希望出现这种情况，其会降低图像质量。去除反射有助于复原视觉内容，是计算机视觉的重要研究领域。  令I∈Rm×n×3\bm I \in \bm R^{m \times n \times 3}I∈Rm×n×3是存在反射的输入图像，其可以通过传播图像T\bm TT与反射图像R\bm RR的和近似建模：I=T+R\bm I = \bm T +

绪论  对于算法科研人员来说，熟练掌握并应用一种深度学习框架是一项必备技能。学术研究人员关心的是研究中算法的迭代速度，其应用场景通常是相对较小的数据集上，最大的限制因素不是性能，而是快速实现并验证假设的能力，使得学术研究倾向于PyTorch。本文专注于PyTorch的实际实现，而不解释背后的理论。一、PyTorch基本介绍  Pytorch是一个用于在GPU和CPU上进行深度学习的优化张量库，相比

绪论  计算机视觉旨在从图像中提取有用的信息。受可视数据复杂性的影响，这是一个极具挑战性的任务。广义理解的计算机视觉领域已经取得显著进步，随着人们日益增长的认识，计算机视觉的未来是令人激动的。一、概率论  几乎所有的计算机视觉模型可以在概率范围内解释，其形式上较为复杂，但可以阐明复杂模型之间的关系。1.1 概率论基础  随机变量xxx表示一个不确定的值，其可以是离散的或者连续的。离散变量的概率分布

一、数据建模  数据库的设计不仅需要处理规则的理解，更重要的是数据需求的理解与表达。  表达计算机世界的模型称为数据模型，而表达信息世界的模型称为概念模型。抽象是具有层次的，将现实世界的问题抽象成概念模型，就是数据建模的过程，而将概念模型抽象成数据模型的过程，就是数据库设计的过程。1.1 实体-联系模型  实体-联系【Entity-Relationship，E-R】数据模型用于描述概念模型，其基本

一、概率与似然  考虑以θ\thetaθ为参数的分布x;θx;\thetax;θ，若x;θx;\thetax;θ的分布已知，则该分布的一个随机样本xi=E[x;θ]x_i = E[x;\theta]xi​=E[x;θ]若x;θx;\thetax;θ的分布未知，对符合其分布的样本进行抽样，得到了{xn}\{x_n\}{xn​}，则该分布的参数θ=argmaxθ lnL(θ∣xi)\the.