原创 論文解讀:Cycle ISP Real Image Restoration via Improved Data Synthesis
Cycle ISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis 谷歌去年發表了一篇文章:Unprocessing Images for Learned Raw Denoi
原创 論文解讀:Unprocessing Images for Learned Raw Denoising
Unprocessing Images for Learned Raw Denoising 今天介紹谷歌發表在 2019 CVPR 上的一篇文章,Unprocessing Images for Learned Raw Denois
原创 機器學習:MixMatch 論文解讀
最近谷歌出了一篇有關半監督學習的 paper,幾乎可以說是到目前爲止,半監督學習領域的集大成者了,在常用的數據集上,取得了非常驚人的效果。這篇 paper,基本把之前半監督學習領域,有用的方式方法都嘗試了一下,然後組合出了一個更爲
原创 論文解讀: Double DIP
論文解讀:Double-DIP” : Unsupervised Image Decomposition via Coupled Deep-Image-Priors Unsupervised Image Decomposition
原创 圖像特效及濾鏡算法彙總
OpenCV 版:OpenCV 圖像處理 PS 圖像處理算法彙總圖層混合算法: PS圖層混合算法之一(不透明度,正片疊底,顏色加深,顏色減淡)PS圖層混合算法之二(線性加深,線性減淡,變亮,變暗)PS圖層混合算法之三(濾色, 疊加, 柔光
原创 機器學習:弱監督學習簡介
在機器學習領域,我們遇見最多的是有監督學習,學習 x 到 y 的一種映射,X 可以看成是特徵向量,維度可以從幾十到幾百,上千,甚至百萬,y 可以看成是標籤,(x, y) 構成了一個訓練樣本,有輸入,輸出。這種形式的學習,都稱之爲有
原创 論文解讀:Deep Image Prior
Deep Image Prior 深度卷積網絡在圖像生成和圖像恢復領域,已經得到了越來越廣泛的應用,一般這種網絡要想取得很好的效果,需要經過大量的圖像樣本訓練,而 deep image prior 的作者提出了一種新的觀點,他們認
原创 論文解讀:ICCV2019 Best paper SinGAN
SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image 今天介紹一篇非常有趣的論文,同時也是 ICCV 2019 的 best paper,題目叫做 SinG
原创 計算攝影中的圖像恢復
最近幾年,有一個研究方向隨着手機拍照的崛起而受到了越來越多的關注,也就是 computation photograph,中文翻譯過來就叫計算攝影,顧名思義,計算攝影,就是計算+攝影,因爲手機受到各種硬件的約束和限制,和單反比,不可
原创 小樣本學習的悖論
小樣本學習的悖論 引言 這兩年,學術界開始興起了一種 “小樣本學習” 的技術,小樣本學習的本意是想模仿人類的學習過程,研究者認爲人類的學習,從來都不是通過大量的數據死記硬背來實現的,機器想要模仿的人類視覺的能力,比如識別能力,似乎
原创 模型優化的熵與不平衡學習
模型優化的熵與不平衡學習 在統計機器學習裏,我們經常會遇到一個數據分佈不平衡的問題,在我們訓練這種數據的時候,往往都會發現分類器會傾向於樣本多的那一類,所以說在統計機器學習裏,也是會遵循少數服從多數原則的。 不平衡學習,是統計機器
原创 論文解讀:手機拍照暗光成像
Handheld Mobile Photography in Very Low Light 在手機拍照中,暗光拍攝是一個非常有挑戰的應用場景,受限於手機的硬件配置,沒有單反的大鏡頭,沒有單反的大 sensor,所以相對單反來說,手
原创 計算攝影:噪聲模型與噪聲估計
噪聲模型 sensor noise 在 camera ISP 流程中,有一個 denoise 的環節,一般在 demosaic 後面,噪聲一般是 sensor 接收光子然後轉化成 RAW 圖的過程中產生的,環境中的光通過鏡頭模組
原创 一個有趣的光學圖案繪製程序
一個有趣的光學圖案繪製程序 λ=600nm\lambda = 600 nmλ=600nm α=0.5\alpha = 0.5α=0.5 a=5λa = 5 \lambdaa=5λ k=2π/λk = 2 \pi / \lamb
原创 光場成像重聚焦
前面介紹了光場成像的基本原理,光場成像是利用微透鏡陣列的形式來記錄光線的方向,接下來介紹一下光場成像中的重聚焦性質。 Focal stack 之前介紹攝影的時候,我們介紹了一個景深的概念,景深,簡單來說,就是攝影的時候,在拍攝主體