VAE图像压缩

变分自编码器VAE的数学原理

变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。
deephub·2022-12-24 17:43

stable diffuison论文阅读

High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels文章目录摘要引言普及高分辨率图像合成向潜空间出发相关工作图像合成的生成模型两阶段法图像合成方法感知图像压缩隐空间扩散模型扩散模型隐空间表征的生成模型条件机制实验感知压缩权衡基于隐空间扩散的图像生成条件隐空间扩散用于
zzfive·2022-12-24 12:43

GAN史上最全基础入门总结

IntroductiontoGAN1.1MotivationGenerativemodels:explicitmodels:Likelihood-basedmodels(autoregressiveandflows/VAE
NewErLLLLLLLL·2022-12-24 11:37

深度学习应用在图像分割上的网络模型概述

摘要图像分割是图像处理和计算机视觉的领域的一个重要课题，其应用主要包括场景理解，医学图像分割，机器人感知，视频监控，增强现实和图像压缩等。这篇文章主要主要回顾了基于深度学习模型的图像分割方法。
Donogh Liu·2022-12-24 06:46

小波变换在图像压缩中的应用

小波变换在图像压缩中的应用施吉鸣摘要：近十几年来小波理论研究已成为应用数学的一个新方向。作为数学工具，小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域。
socx2007·2022-12-24 02:02

基于小波变换的图像压缩

基于小波变换的图像压缩是指对图像应用小波变换算法来进行多分辨率分解，通过对小波系数进行编码来实现图像压缩。
雯浅·2022-12-24 02:02

小波变换在图像压缩方面的分析与应用（Matlab代码）

小波变换在图像压缩方面的实现与应用一、实验图片的基本信息二、数据处理过程2.1小波函数的选择2.2图像压缩的基本思想三、不同小波函数压缩程度的对比四、MATLAB源码一、实验图片的基本信息小波变换作为一种新的数学工具
StarryHuangx·2022-12-24 02:02

小波分析中图像压缩

charpter1小波分析中图像压缩文章目录前言一、图像压缩以及实现二、MATLAB实现1.引入库2.结果显示总结前言一维的处理通常属于线性型，但生活在三维空间中，最为主要的还是对于二维平面的处理，最为常见的便是对于图像的处理
南国忆潇湘·2022-12-24 02:01

基于小波变换的图像压缩——MATLAB

小波变换应用到的函数如下：wavedec2()函数：为二维信号的多层小波分解appcoef2()函数：能够提取二维小波分解低频系数wrcoef2()函数：能够提取二维小波分解高频系数即（小波系数）wcodemat()函数：用来对数据矩阵进行伪彩色编码ddencmp()函数：能够用来获取默认值阙值（软或硬）熵标准，以进行去燥或压缩。、wdencmp()函数：能够用来执行去燥或压缩工作。wfusimg
伊布西龙·2022-12-24 02:30

C#图像压缩相关方法总结

前往我的主页以获得更好的阅读体验C#图像压缩相关方法总结-DearXuan的主页https://blog.dearxuan.com/2022/02/07/C-%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%
Dear_Xuan·2022-12-24 02:30

小波图像压缩

流程图如下:YNYNYN读入图像文件256级灰度图?三级小波分解小波系数处理图像重构结束256色彩图?三级小波分解小波系数处理图像重构真彩图?三级小波分解小波系数处理图像重构未知图像处理条件:Matlab1、判断图像类型ifisempty(map1)ifismatrix(colorImg)fprintf('灰度图像');GrayImg(colorImg);endifndims(colorImg)=
kar_w·2022-12-24 02:00

论文那些事—ComDefend: An Efficient Image Compression Model to Defend Adversarial Examples

ComDefend:AnEfficientImageCompressionModeltoDefendAdversarialExamples（CVPR2019）1、摘要在本文中，我们提出了一种端到端的图像压缩模型来防御对抗性示例
凉茶i·2022-12-23 21:24

变分自编码器VAE的数学原理

变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。
·2022-12-23 11:25

Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with Transformers

VQ-VAE+Transformer真香！其中用到了Performer模型，表现SOTA！性能优于AE等网络。
Amusi（CVer）·2022-12-23 08:54

变分自编码器VAE ——公式推导(含实现代码)

目录一、什么是变分自编码器二、VAE的公式推导三、重参数化技巧一、什么是变分自编码器  在讲述VAE(variationalauto-encoder)之前，有必要先看一下AE(auto-encoder)
longwilll·2022-12-23 06:08

生成星辰大海——变分自编码器（VAE）实践

在本文中，我们将使用变分自编码器（VAE）这项深度学习技术，生成星系的图片，生成我们的“星辰大海”。
SpaceAutomation·2022-12-23 06:37

【ML实验6】K-means（图像压缩）

实验代码获取githubrepo山东大学机器学习课程资源索引实验目的实验内容code[m,n,color]=size(A);k=16;%簇数center=zeros(k,3);%随机采样图像中16个pixel作为初始中心点fori=1:krp=randperm(m,2);center(i,:)=A(rp(1),rp(2),:);end%迭代maxiter=60;label=zeros(m,n);%
u小鬼·2022-12-23 01:25

VAE - variational autoencoder

VAE-variationalautoencoder记录一下对VAE的初步理解，还有很多问题，后续有时间再深入了解。VAE是一种深度生成模型Q:什么叫变量的distribution（分布）？
Valkyrie42·2022-12-22 16:19

变分自动编码器Variational Auto-Encoding（VAE）基本原理和理解，附上python代码（包含中文注释）

VAE原理我们知道，对于生成模型而言，主流的理论模型可以分为隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型NB和高斯混合模型GMM，而VAE的理论基础就是高斯混合模型。什么是高斯混合模型呢？
爱吃鱼子酱·2022-12-22 16:12

论文阅读24 - VAE - Variational AutoEncoder (Auto-Encoding Variationl Bayes)

VAE一篇讲的很好的博客理论推导博客论文原文斯坦福课件上面的博客已经很好很深入了，下面记录一下我个人的直观理解。具体理论移步上面的博客。这里只是作为日后使用时的快速查阅。不具有理论推导的严谨性。
SpadeA_Iverxin·2022-12-22 16:04

深入理解Variational Auto-encoder

前言市面上有非常多VAE的讲解，我最近基本都看了一遍，感觉要不然需要太多的数理知识，要不然就是讲的太过浅显。现把自己的理解总结一遍，作为记录。
JackChrist·2022-12-22 16:33

Variational auto-encoder（VAE变分自动编码器）

在机器学习中，我们往往希望将复杂的、抽象的目标具体化，这是我们需要处理复杂、具体、维度高的数据。例如，图像、文字、音频等等。尽管这些形式看起来比较复杂，但往往复杂的数据背后都隐含着许多信息。我们可以根据这一特点，将原始数据化简，用比较低的维度去表达，从而达到我们想要的目的。在机器学习中有很多去压缩数据抽取核心特征的技巧，可以将复杂高维度的数据简化。Variationalauto-encoder是人
Charms Luo·2022-12-22 14:35

用Keras构建AutoEncoder

我们将回答一些关于自动编码器的常见问题，并将介绍以下模型的代码示例：一个基于全连接层的简单自动编码器一个稀疏自动编码器一个深度全连接的自动编码器一种图像去噪模型一个sequence-to-sequence的自动编码器一个变分自动编码器（VAE
LinusYxc·2022-12-22 14:55

Diffusion Model合集 part1

扩散模型原理介绍1一，条件概率公式与高斯分布的KL散度+重参数技巧二，VAE和多层VAE回顾单层VAE的原理公式与置信下界多层VAE的原理公式与置信下界三，DiffusionModel图示四，扩散过程(
为啥不能修改昵称啊·2022-12-22 12:15

matlab pca 图像压缩,【原】特征/SVD分解（图像压缩）/PCA降维简介

说明：实际上EVD(特征分解)是SVD的一种特殊情况；逆是伪逆的特殊情况？，这在最小二乘当中有应用。在“8点法”求解本质矩阵当中会有SVD分解，在3D到3D空间转换中，算法icp有SVD解法。SVD作为一种分解矩阵的方法，有着广泛应用。一、特征分解(手写word截图)1%%Matlab验证代码2a=[123;213;336]3[x,y]=eig(a)%%x矩阵每一列代表lamda123对应的特征向
Eason Rain·2022-12-22 11:46

机器学习实战——PCA实现图像压缩

1.主成分分析概述主成分分析是最为简单粗暴的一种数据降维方式，顾名思义就是找到数据中最为主要的方面，用这些方面来替代原始数据。具体来说，假设我们有一个具有n维特征的数据集，共有m个样本点，我们希望将这m个样本的特征维度从n维降到b维，希望b维数据尽可能的替代原始数据集。其中最为重要的因素就是如何保证减少维度后数据损失尽可能的小如下图所示，我们试图将二维数据降到一维，图中列出两个维度PC1和PC2，
chaung船长·2022-12-22 11:16

PCA 原理及其在图像压缩中的应用

PCA（主成分分析），PrincipleComponentAnanlysis如果有很多个样本数据，需要从这些样本数据中找出“冗余”的信息，然后剔除这些冗余信息，PCA就可以完成这个任务。将所有的样本数据xi（列向量）拼成一个矩阵{x1,x2,...,xi,...,xK}。第一步是预处理，要保证数据的均值为0。那么μ:=1K∑i=1Kxixi:=xi−μ求这个矩阵的协方差矩阵：Σ=1K∑i=1K(x
learningWholeLife·2022-12-22 11:46

基于PCA的图像压缩研究与实现

1、PCA基本原理：主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。它是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。目
2rui13·2022-12-22 11:45

[深度学习初识 - 实操笔记] GAN生成式对抗网络-动漫人脸生成

生成对抗神经网络1.流派:GAN、FLOW流、VAE、pixeLCM、pixeLRM2.GAN（无监督）（1）判别网络用神经网络充当loss。
什么都一般的咸鱼·2022-12-22 08:09

深度学习《再探AE和VAE的区别》

最近学习了VAEGAN，突然对VAE和AE的概念和理解上变得模糊了，于是赶紧搜索资料，重新理解一番。
星海千寻·2022-12-21 17:03

【生成模型】变分自编码器（VAE）及图变分自编码器（VGAE）

这段时间在学习机器学习中有关不确定性和概率分布的知识，发现了VAE这样一个有趣的方向，想抓紧时间整理一下VAE的主要思想和方法，然后思考如何迁移应用到自己的研究方向上。
Mr.zwX·2022-12-21 16:38

详解变分自编码器——VAE

文章目录详解变分自编码器——VAEVAE的目标模型结构原理推导重参数技巧本文将介绍另一生成模型——变分自编码器VAE。
小菜羊~·2022-12-21 16:38

VAE变分自动编码器

所以，VAE跟GAN一样，内部其实是包
weixin_40248634·2022-12-21 16:38

46.变分自编码器 VAE

变分自编码器(VariationalAuto-Encoders,VAE)VAE是生成数据用的，GAN(对抗神经网络)也是生成数据用的在上一节的自编码器也可以生成数据，但是它对中间encode的变量是由要求的
Suyuoa·2022-12-21 16:08

VAE变分自编码器的直观理解与数学推导

直观理解1.变分自编码器不同于自编码器的是：需要在latentspace中引入噪声，以增加latentspace中的连续性，便于生成。具体表现为在X空间观察到的每一个xi，都会对应隐空间Z的一个分布，即P(Z|X),需要从分布P(Z|X)中采样一个zi,再把zi送入decoder即可产生reconstructedxi，一一对应以便于计算reconstructedloss。（否则只知道先验P(Z)为
nutation1·2022-12-21 16:07

深度学习与神经网络（十四）—— VAE变分自编码器

VAEvae是无监督学习VariationalAutoencoder变分自编码器通常我们会拿VAE跟GAN比较，的确，它们两个的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型，但是实现上有所不同
hxxjxw·2022-12-21 16:07

VAE变分自编码器

自编码器变分自编码器自编码器是从数据中学习一组向量，但是向量的分布是未知的。变分自编码器是首先是编码器从数据中学习到一个高斯分布，分别对应上图中均值向量和方差向量。然后解码器在高斯分布随机采样一个向量（利用的重参数化）,生成原始图像。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorch
南妮儿·2022-12-21 16:37

图像阴影修复

视觉网奇的博客-CSDN博客知乎图像修复：CVPR2021论文大盘点-图像修复篇-知乎GeneratingDiverseStructureforImageInpaintingWithHierarchicalVQ-VAE
AI视觉网奇·2022-12-21 14:42

爆肝整理全网最全最新AI生成算法【Stable Diffusion｜Diffusion Model｜DallE2｜CLIP｜VAE｜VQGAN】原理解析

1、生成模型首先回顾一下生成模型要解决的问题：如上图所示，给定两组数据z和x，其中z服从已知的简单先验分布π(z)（通常是高斯分布），x服从复杂的分布p(x)（即训练数据代表的分布），现在我们想要找到一个变换函数f，它能建立一种z到x的映射f:z–>x，使得每对于π(z)中的一个采样点z，都能在p(x)中有一个（新）样本点x与之对应。如果这个变换函数能找到的话，那么我们就实现了一个生成模型的构造。
丹心向阳love·2022-12-21 14:37

VQ+Kmean实现图片压缩

目前vq在深度学习上也有应用，比较典型的是近两年出现的vq-vae模型，其中vq模块实现了将连续的embedding映射到离散的codebook上，获得了更加鲁棒的特征，也有人对转换后的特征的可解释性做了实验
xianxianlele·2022-12-21 14:05

DDPM = 贝叶斯 + 去噪

请贝叶斯去噪过程预估修正RandomSample-方差选取References前面两篇文章给出了DDPM的两种推导，“DDPM=拆楼+建楼”更为直白易懂，但无法做更多的理论延伸和定量理解，“DDPM=自回归式VAE
连理o·2022-12-20 21:34

DDPM = 自回归式 VAE

Contents多步突破联合散度分而治之场景再现超参设置ReferencesDDPM本质上已经不是传统的扩散模型了，它更多的是一个变分自编码器VAE，实际上DDPM的原论文中也是将它按照VAE的思路进行推导的
连理o·2022-12-20 21:04

图像的二维离散余弦变化用matlab实现,二维DCT变换在JPEG图像压缩中的应用及其MATLAB实现...

20|4．5二维DCT变换在JPEG图像压缩中的应用及其MATLAB实现刘雅莉(1．西安电子科技大学，陕西西安，710071；2商洛学院计算机科学系，陕西商洛，726000)摘要：随着多媒体技术和互联网的迅猛发展
weixin_39827506·2022-12-20 15:49

[源码和文档分享]基于Matlab的JPEG图像压缩编解码的设计与实现

摘要首先介绍了基于DCT离散余弦变换的JPEG图像压缩编码算法，包括DCT变换、量化、之字扫描、Huffman熵编码等模块，并介绍了JPEG图像解码的过程，即编码的逆过程；接着使用MATLAB7.0针对标准灰度图像进行仿真
chenju1968·2022-12-20 15:19

【老生谈算法】matlab实现图像压缩算法源码——图像压缩

matlab图像压缩算法详解1、文档下载：本算法已经整理成文档如下，有需要的朋友可以点击进行下载序号文档（点击下载）本项目文档【老生谈算法】图像压缩试验matlab.doc2、算法详解：一、实验目的1．
阿里matlab建模师·2022-12-20 15:19

【图像压缩】余弦变换及霍夫曼编码jpeg压缩和解压【含Matlab源码 2086期】

⛄一、DCT图像无损压缩简介1图像压缩图像压缩按照压缩过程中是否有信息的损失以及解压后与原始图像是否有误差可以分为无损压缩和有损压缩两大类。
Matlab领域·2022-12-20 15:49

JPEG图像压缩性能分析（附Matlab完整代码）

注：1、本实验不生成、不存储具体编码，只计算编码长度、PSNR和压缩比等，即计算JPEG性能。2、本文只提供代码。如果需要完整的实现过程，压缩包下载地址：https://download.csdn.net/download/weixin_41730407/103719173、该程序还使用imwrite实现了相同放大倍数下JPEG2000的压缩，并与JPEG压缩指标进行了对比。一、实验准备实验环境：
ZQ_ZHU·2022-12-20 07:39

基于matlab的JPEG彩色图像编码解码源码

%%清空环境closeall;clc;clear;%%图像压缩filePath='2.bmp';%被压缩的图像的途径quantizationFactor=0.5;%该变量为量化因子,最小为0.01,最大为
fpga和matlab·2022-12-20 07:30

【图像压缩】JEPG图像压缩【含Matlab源码 1167期】

⛄一、DCT图像无损压缩简介1图像压缩图像压缩按照压缩过程中是否有信息的损失以及解压后与原始图像是否有误差可以分为无损压缩和有损压缩两大类。
Matlab领域·2022-12-20 07:59

快速看数字图像处理

傅里叶变换4.图像增强4.1直方图均衡化4.2图像的空间域平滑4.3图像的空间域锐化4.4图像的频域增强4.5彩色增强技术5.图像的复原与重建5.1图形退化5.2图像逆滤波复原5.3图像的几何校正6.图像压缩
sunnylinghui·2022-12-19 21:28
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