decomposition

CVPR 2023: Multiscale Tensor Decomposition and Rendering Equation Encoding for View Synthesis

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.表示类型连续场景表示（NeRF类）：将场景隐式定义为一个连续场，允许在任意点查询。离散场景表示：使用显式3D结构，例如体素或点云。混合表示：结合连续和离散表示的优势。2.表示编码单尺度编码：直接将特征编码到网格或MLP上。多尺度编码：分层结构允许在不同细节级别进行表示，有助于提高效率和高频细节恢复。张量分解：将特征组织成结构化张量，而不是简单的
结构化文摘·2024-02-20 16:17

ARC123D Inc, Dec - Decomposition

给出长为nnn的序列AAA，构造长为nnn的序列B,CB,CB,C，要求：BBB非严格递增。CCC非严格递减。Bi+Ci=AiB_i+C_i=A_iBi+Ci=Ai。最小化∑i=1n∣Bi∣+∣Ci∣\sum_{i=1}^n|B_i|+|C_i|∑i=1n∣Bi∣+∣Ci∣。这里有一个贪心：若Ai>Ai+1A_i>A_{i+1}Ai>Ai+1，则Bi+1=Bi,Ci+1=Ci+Ai+1−AiB_{
dygxczn·2024-01-22 17:49

论文阅读《Spherical Space Feature Decomposition for Guided Depth Map Super-Resolution》

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/papers/Zhao_Spherical_Space_Feature_Decomposition_for_Guided_Depth_Map_Super-Resolution_ICCV
CV科研随想录·2023-12-28 16:10

图像融合论文阅读：(DeFusion)Fusion from decomposition: A self-supervised decomposition approach for image fus

@inproceedings{liang2022fusion,title={Fusionfromdecomposition:Aself-superviseddecompositionapproachforimagefusion},author={Liang,PengweiandJiang,JunjunandLiu,XianmingandMa,Jiayi},booktitle={EuropeanCo
qiang42·2023-12-27 22:23

图像融合论文阅读：DIDFuse: Deep Image Decomposition for Infrared and Visible Image Fusion

@article{zhao2020didfuse,title={DIDFuse:Deepimagedecompositionforinfraredandvisibleimagefusion},author={Zhao,ZixiangandXu,ShuangandZhang,ChunxiaandLiu,JunminandLi,PengfeiandZhang,Jiangshe},journal={ar
qiang42·2023-12-23 13:53

图像融合论文阅读：SDNet: A Versatile Squeeze-and-Decomposition Network for Real-Time Image Fusion

@article{zhang2021sdnet,title={SDNet:Aversatilesqueeze-and-decompositionnetworkforreal-timeimagefusion},author={Zhang,HaoandMa,Jiayi},journal={InternationalJournalofComputerVision},volume={129},pages=
qiang42·2023-12-23 13:22

图像融合论文：CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition for Multi-Modality Image Fusion

图像融合论文阅读：CDDFuse:Correlation-DrivenDual-BranchFeatureDecompositionforMulti-ModalityImageFusion@inproceedings{zhao2023cddfuse,title={Cddfuse:Correlation-drivendual-branchfeaturedecompositionformulti-mo
qiang42·2023-12-23 12:20

ZERO-SHOT RESTORATION OF UNDEREXPOSED IMAGES VIA ROBUST RETINEX DECOMPOSITION 论文总结

目录一、论文主要内容二、RRDNet的工作流程三、损失函数1、Retinex重建损失2、纹理增强损失3、光照指导的噪声损失4、损失函数公式三、实验结果四、代码复现结果一、论文主要内容1、提出了RRDNet，不需要提前训练，相反，权重更新依赖于输入单张图像的内部优化，这样确保了在不同场景和多种光照条件下的泛化能力(generalizationcapability)。2、RRDNet有三个分支，可以预
yrhzmu·2023-12-22 09:18

【机器学习】数据降维

非负矩阵分解(NMF)sklearn.decomposition.NMF找出两个非负矩阵，即包含所有非负元素(W，H)的矩阵，其乘积近似于非负矩阵x。这种因式分解可用于例如降维、源分离或主题提取。
Bosenya12·2023-12-18 08:46

decomposition-based multi-objective algorithm4SPDPTW

关键词文章概述研究背景多目标选择性接送和配送问题（PDPs）：研究涉及多目标选择性接送和配送问题，这些问题传统上从单一目标角度进行探讨，以寻找最具盈利性的请求集合，同时遵守一系列限制条件。经济和环境考虑：如今的供应链网络不仅关注经济目标，还涉及环保意识和相关立法。高级优化方法被认为能够帮助运输公司在经济利润和成本节约之间找到更好的平衡。问题介绍本文提出的主要研究问题集中在多目标选择性接送和配送问题
Zzzzzzz_s·2023-12-14 18:40

奇异值分解SVD（Singular Value Decomposition）

原理奇异值分解是让机器从大量数据集中提取出关键信息的重要手段。（矩阵中的泰勒公式，哈哈）思考：如果就矩阵的本质是线性变换而言的话，那A矩阵分解后是不是相当与先进行旋转→放缩→旋转呢？求解奇异值的步骤：SVD的用途：1.通过SVD对数据的处理，我们可以使用小得多的数据集来表示原始数据集，这样做实际上是去除了噪声和冗余信息，以此达到了优化数据、提高结果的目的。2.隐形语义索引：最早的SVD应用之一就是
术业有专攻，闻道有先后·2023-12-01 20:57

奇异值分解SVD（Singular Value Decomposition）

一种理解方式，值得学习（分解时空矩阵）先在这里阐述一下SVD的用途吧，具体细节稍后再做补充1.通过SVD对数据的处理，我们可以使用小得多的数据集来表示原始数据集，这样做实际上是去除了噪声和冗余信息，优化了数据，提高结果的目的2.隐形语义索引:最早SVD应用之一就是信息检索，我们称利用SVD的方法为隐形语义索引（LSI）或隐形语义分析（LSA）3.推荐系统:SVD的另一个应用就是推荐体统，较为先进的
术业有专攻，闻道有先后·2023-12-01 20:56

奇异值分解SVD（singular value decomposition）

奇异值分解SVD是一个很有用的矩阵因子化方法。SVD提出的目的：任何一个m×nm\timesnm×n的矩阵都可以当作一个超椭圆（高维空间的椭圆），可以把它们当作单位球体S的像。一个超椭圆可以通过将单位球型在正交方向u1,u2,...,um\mathbf{u_1},\mathbf{u_2},...,\mathbf{u_m}u1,u2,...,um通过缩放因子σ1,...,σm\sigma_1,...
qq_42725437·2023-11-29 20:19

python的方法调用,如何从另一个方法调用方法？

我用2个方法(is_prime和prime_factor_decomposition)创建了一个类(PrimeFactors)。第一种方法表示这个数是否为素数，第二种方法给出分解结果。
Xros Liang·2023-11-24 17:25

Semi-Supervised Multi-Modal Learning with Balanced Spectral Decomposition

Y是所有模态的表征矩阵，∑i=1dh(λi)\sum_{i=1}^dh(\lambda_i)∑i=1dh(λi)istheproposedeigenvalue-basedobjectivefunction,thefinalsimilaritymatrixWforthemultimodaldataasablockmatrix辅助信息作者未提供代码
宇来风满楼·2023-11-21 02:08

MATLAB程序设计：QL方法分解矩阵

clc;clear;closeall;A=[8,0,00,7,-10,-1,2];[Q,L]=ql_decomposition(A);disp([Q,L]);function[Q,L]=ql_decomposition
揽阳°·2023-11-20 18:00

机器学习之PCA降维

sklearn.decomposition.PCA主要参数：n_components:指定主要成分的个数，即降维后数据的维度svd_solver:设置特征值分解的方法，默认为'auto',其他可选有‘full
发光发热小流星·2023-11-17 08:31

固有时间尺度分解（Intrinsic Time Decomposition，ITD）

代码教程固有时间尺度分解(ITD)代码原理ITD（IntrinsicTimeDecomposition）是一种信号分解方法，用于将信号分解成多个时频组件。它的基本思想是将信号分解为一组原子函数，这些原子函数具有不同的时频特性。ITD分解的步骤如下：定义一个初始信号x。对初始信号进行一次ITD分解，得到分解后的高频信号和低频信号。判断低频信号是否满足终止条件：如果低频信号是单调递增或递减的函数，停止
MATLAB科研小白·2023-11-16 23:32

statmodels库分解时间序列（趋势、周期性、季节性、残差）

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.seasonalimportSTLdf=pd.read_csv("time-series-data.csv")decomposition
肖肖学代码·2023-11-14 15:20

用TSNE实现特征降维可视化

.tSNE效果代码实现importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimport(manifold,datasets,decomposition
In.Z·2023-10-28 09:31

机器学习sklearn-降维

降维就是降低特征矩阵中特征的数量sklearn.decomposition降维（矩阵分解）主成分分析PCA因子分析FactorAnalysis独立成分分析FastICA字典学习DictionaryLearning
yzy_1117·2023-10-26 10:09

Real-time Neural Radiance Talking Portrait Synthesis via Audio-spatial Decomposition学习笔记

Real-timeNeuralRadianceTalkingPortraitSynthesisviaAudio-spatialDecompositionAbstractWhiledynamicNeuralRadianceFields(NeRF)haveshownsuccessinhigh-fidelity3Dmodelingoftalkingportraits,theslowtrainingand
ACxz·2023-10-26 10:48

Cross decomposition交叉分解大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

交叉分解（CrossDecomposition）在机器学习中是一种用于分析两组变量之间关系的技术。它能够找出两组数据之间的线性关系，并将这些关系用于预测或分类。在本文中将探讨四种不同的交叉分解方法：CCA（典型相关分析）、PLSCanonical、PLSRegression和PLSSVD，并从五个方面进行详细的比较。文章目录CrossDecomposition性能对比应用场景对比数据可视化选择优缺
Mr数据杨·2023-10-20 09:22

Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块 有监督学习1 交叉分解,高斯过程,保序回归

一.cross_decomposition1.简介:该模块用于进行"交叉分解"(crossdecomposition)2.使用:"典型相关分析"(CanonicalCorrelationAnalysis
EdVzAs·2023-10-19 14:19

【Scikit-Learn 中文文档】交叉分解 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/cross_decomposition.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org
geekidentity·2023-10-19 14:44

Matlab代码实现绘制趋势图

2021年美赛A题趋势图绘制Matlab代码实现clearvars;clc;%decomposition_rate_trendtarget_path='D:\SJTU大三（上）总\杂项\科研项目\2021MCM
穿越前列线打造非凡yt·2023-10-12 20:31

Multilevel domain decomposition-based architectures for physics-informed neural networks

论文阅读：Multileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksMultileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksFBPINNFBPINN数学表示MultilevelFBPINNs
xuelanghanbao·2023-10-10 23:55

Finite Basis Physics-Informed Neural Networks (FBPINNs) a scalable domain decomposition approa

@[TOC](论文阅读：FiniteBasisPhysics-InformedNeuralNetworks(FBPINNs)ascalabledomaindecompositionapproachforsolvingdifferentialequations)FiniteBasisPhysics-InformedNeuralNetworks(FBPINNs)ascalabledomaindecom
xuelanghanbao·2023-10-10 23:25

特征工程—PCA与SVD降维基础

sklearn中使用decomposition模块进行降维操作。主成分分析=降维=PCA,SVD：降维后包含特征的主成分，无用特征可能是噪音。sklearn中有两种降维方式
单手法拉利·2023-10-08 19:27

——IS ATTENTION BETTER THAN MATRIX DECOMPOSITION?

原文链接：https://openreview.net/pdf?id=1FvkSpWosOlhttps://openreview.net/pdf?id=1FvkSpWosOl代码库：GitHub-Gsunshine/Enjoy-Hamburger:[ICLR2021top3%]IsAttentionBetterThanMatrixDecomposition?[ICLR2021top3%]IsAtt
Joney Feng·2023-10-04 19:53

论文笔记 Structure‐Texture Decomposition of Images with Interval Gradient

文章来源：ComputerGraphicsForum2017下载链接：PaperDownload解决的问题：图像结构-纹理分解（纹理滤波）文章内容：该文章提出了一种新的基于滤波的图像结构纹理分解方法。不同于以往的滤波算法，本文方法自适应平滑图像梯度，以过滤掉图像的纹理。针对自适应梯度平滑问题，提出了一种新的梯度算子——区间梯度。另外，还提出了一种有效的梯度引导算法，通过过滤梯度产生高质量的图像滤波
Wonshington·2023-09-16 17:58

DNDC 模型建模方法：土壤碳储量、农田减排、土地变化、温室气体排放、气候变化

DNDC（Denitrification-Decomposition，反硝化-分解模型）是目前国际上最为成功的模拟生物地球化学循环的模型之一，自开发以来，经过不断完善和改进，从模拟简单的农田生态系统发展成为可以模拟几乎所有陆地生态系统的动态模拟模型
_遇见jia·2023-09-04 23:13

气候变化下的DNDC模拟

DNDC（Denitrification-Decomposition，反硝化-分解模型）是目前国际上最为成功的模拟生物地球化学循环的模型之一，自开发以来，经过不断完善和改进，从模拟简单的农田生态系统发展成为可以模拟几乎所有陆地生态系统的动态模拟模型
xiao5kou4chang6kai4·2023-09-04 07:53

4.4 主成分分析

在Python中，主成分分析的函数位于Scikit-Learn下：sklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False主成分分析是一种用于连续属性的数据降维方法
WeDataScience·2023-09-03 01:20

双碳目标下DNDC模型教程

DNDC（Denitrification-Decomposition，反硝化-分解模型）是目前国际上最为成功的模拟生物地球化学循环的模型之一，从模拟简单的农田生态系统发展成为可以模拟几乎所有陆地生态系统的动态模拟模型
慢腾腾的小蜗牛·2023-08-27 10:42

Scikit-learn降维与度量学习代码批注及相关练习

一、代码批注代码来自：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/decomposition/plot_pca_iris.html#sphx-glr-auto-examples-decomposition-plot-pca-iris-pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolki
Fishermen_sail·2023-08-24 11:33

Uva(11396)(Claw Decomposition)

链接：https://vjudge.net/problem/UVA-11396思路：二分图匹配，哎看不出来啊，说一下思路吧，如果确定某个点为爪点，那么它身边的三个点一定是附点，附点之间又不可能相连，所以附点连接的又一定是爪点，这不就是二分图匹配吗.........代码：#include#include#includeusingnamespacestd;constintmaxn=301;vector
kimoyami·2023-08-23 07:22

lda sklearn实现

scikit-learnLDALDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation包中主要参数n_components:即我们的隐含主题数,
kity_8322·2023-08-12 20:43

“Double-DIP” : Unsupervised Image Decomposition via Coupled Deep-Image-Priors

abstract许多看似无关的计算机视觉任务可以被视为图像分解成单独层的特殊情况。例如，图像分割（分离成前景层和背景层）;透明层分离（进入反射和透射层）;图像去雾（分离成清晰图像和雾霾图）等等。在本文中，我们提出了一个统一的框架，用于基于耦合的“深度图像先验”（DIP）网络对单个图像进行无监督层分解。据显示[38]，单个DIP发生器网络的结构足以捕获单个图像的低级统计数据。我们展示了耦合多个这样的
风之羁绊·2023-08-12 02:42

【Scikit-Learn 中文文档】分解成分中的信号（矩阵分解问题） - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/decomposition.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org
那伊抹微笑·2023-08-03 17:10

Low-Light Image Enhancement With Semi-Decoupled Decomposition

这是2020年TMM期刊的一篇传统方法暗图增强的论文，提出了基于GTV的亮度层估计。最初是如下公式，用高斯滤波核和高斯函数对梯度进行归一化：但这样太难优化了，所以进一步约简为如下下形式方便优化：从而将前面的分式设为ω\omegaω，可以得到如下的最终公式，也就是最近两年的retinex论文里用到的GTV损失公式，其中S为原图：最优值可以迭代求得：求得I之后，再求R，可以用同样的方式求得一个平滑的R
ssf-yasuo·2023-07-17 10:06

leetcode1147. 段式回文 滚动哈希

https://leetcode.cn/problems/longest-chunked-palindrome-decomposition/solution/你会得到一个字符串text。
FakeOccupational·2023-07-16 00:22

Unsupervised Night Image Enhancement: When Layer Decomposition Meets Light-Effects Suppression论文阅读笔记

这是ECCV2022的一篇为无监督暗图增强的文章，主要思想是抑制灯光效应的同时增强黑暗区域的亮度，如下图所示文章主要贡献可以分为三点，一是提出了一个layerdeconpositionandlight-effectsuppression框架；二是提出了light-effectslayer；三是提出了一个基于structureandhighfrequencyfeaturesconsistency的损
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:33

【DNDC 模型建模方法】在土壤碳储量、温室气体排放、农田减排、土地变化、气候变化

DNDC（Denitrification-Decomposition，反硝化-分解模型）是目前国际上最为成功的模拟生物地球化学循环的模型之一，自开发以来，经过不断完善和改进，从模拟简单的农田生态系统发展成为可以模拟几乎所有陆地生态系统的动态模拟模型
weixin_贾·2023-07-14 06:59

Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement 论文阅读笔记

C.Wei,W.Wang,W.Yang,andJ.Liu,“Deepretinexdecompositionforlow-lightenhancement,”inBMVC,2018.总的来说，就是提出利用一个分解网络首先将输入的图片分解为照度分量和反射分量，然后用一个增强网络调节照度分量，并用去噪算法对反射分量进行去噪。将去噪后的反射分量和增强后的照度分量相乘得到增强结果。同时提出了一个数据集.这
sysu_first_yasuo·2023-06-17 09:35

论文笔记：ZERO-SHOT RESTORATION OF UNDEREXPOSED IMAGES VIA ROBUST RETINEX DECOMPOSITION

通过稳健的Retinex分解对曝光不足的图像进行零镜头恢复会议：2020IEEEInternationalConferenceonMultimediaandExpo(ICME)论文地址：Zero-ShotRestorationofUnderexposedImagesviaRobustRetinexDecomposition|IEEEConferencePublication|IEEEXplore论
weixin_43535668·2023-06-17 09:34

低光照图像增强《Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement》论文笔记

论文链接—Github链接—项目主页1原理经典Retinex将图像分解为反射率RRR和照明度III。SSS表示源图像，则表示为：S=R∘I(1)S=R\circI\tag{1}S=R∘I(1)RRR代表反射率，描述了捕获物体的内在属性，它被认为在任何光照（III）条件下都是一致的III代表照明度(亮度)，代表各种物体上的亮度，在低光照图像上，它通常会受到黑暗和不平衡的照明分布影响∘\circ∘代表
清楓·2023-06-17 09:04

MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition

目录1问题定义2算法步骤3代码4效果1问题定义本博客以最小化问题为例f1=x2f2=(x−2)2min⁡f=(f1(x),f2(x))\begin{aligned}f_1&=x^2\\f_2&=(x-2)^2\\\minf&=(f_1(x),f_2(x))\end{aligned}f1f2minf=x2=(x−2)2=(f1(x),f2(x))代码deffunc1(population):res=
随心变化·2023-06-16 11:22

【CVPR2023】CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition for Multi-Modality Image Fus

CDDFuse:Correlation-DrivenDual-BranchFeatureDecompositionforMulti-ModalityImageFusion,CVPR2023解读：CVPR2023|结合Transformer和CNN的多任务多模态图像融合方法(qq.com)论文：https://arxiv.org/abs/2211.14461代码：https://github.com
m0_61899108·2023-06-13 05:28

【论文随笔】Rewrite-Based Decomposition of Signal Temporal Logic Specifications

文章目录Overview1IntroLTL任务分解STL任务分解本文工作BackgroundandProblemDefinitionSTLAgent假设与问题方法AnSTLRewritingSystemRewritingSystemFormulaRewriteDAGDecomposingSTL智能体编队任务分解最优分解ExploringtheFormulaRewriteDAG心得体会多智能体STL
ALL 2 WELL·2023-06-12 07:16
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