noise 第5页

Python实现的一个简单的基于双边滤波的三角形网格平滑程序

这是傅孝明老师的数字几何处理课程的第三次作业…具体见这里importnumpyasnpimportmathv=[]f=[]n=[]c=[]S=[]v_f={}#读取objobj=open("noise.obj

X翟人·2023-02-07 07:17

Mvtec数据集批量加各种噪声（高斯，椒盐，随机噪声）

参考别人的博客写了一个代码，可以对数据集批量处理（这里只对test数据进行了噪声处理），代码如下：importcv2importnumpyasnpimportosimportrandom#随机噪声defrandom_noise

双木什么来着？·2023-02-06 22:28

python图像条状状噪声_python检测图片噪声（噪点噪声、雪花噪声、条纹噪声）

importcv2fromPILimportImagefromPILimportImageChopsimportnumpyasnpimporttimeimportpytesseractimportwarningsimportmathimportrandomdefsp_noise

weixin_39914732·2023-02-06 22:27

数据集扩充之添加噪声

importosimportcv2importnumpyasnpimportrandomimportredefsp_noise(noise_img,proportion):'''添加椒盐噪声proportion

柚子的幼·2023-02-06 22:56

Python+OpenCV批量给图片加噪声

利用python和opencv批量给图像加噪声（椒盐噪声、高斯噪声、随机噪声）导入头文件importosimportcv2importnumpyasnpimportrandom添加椒盐噪声defsp_noise

zlj0133·2023-02-06 22:25

python生成（周期、非周期、高斯分布）的（灰度）条纹噪声

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefadd_periodic_noise(img,mean,amplitude,frequency):"""添加周期性噪声

学习不好的电气仔·2023-02-06 22:23

实验记录

1、basicmodel训练采用X4的数据，noise的范围为【0，15】；2、subnetwork训练的数据应该是采用noise范围为【0，66】；不采用tvloss，同样采用LR进行训练，3、finutune

gwpscut·2023-02-06 13:44

Person Search 数据集介绍

identitiesCUHK-SYSU18,18496,143(去重后只有96,131)8,43211,20655,272(去重后只有55,260)5,532PRW11,81643,110932(还有-2的noise

北小卡·2023-02-05 12:16

添加白噪声

平均能量信号功率和噪声功率有着相同的带宽如果信号是一个常量s，或者随机变量S，那么对于随机噪声N的SNR为E：期望如果噪声的期望为0，显然显然，分贝因为信号动态范围很大，所以，经常用对数分贝缩放，因此，matlab代码function[res]=add_noise

rivrui·2023-02-04 07:33

论文解读《Co-Correcting:Noise-tolerant Medical Image Classification via mutual Label Correction》

论文解读《Co-Correcting:Noise-tolerantMedicalImageClassificationviamutualLabelCorrection》论文解读：协同校正:通过相互标签校正的抗噪声医学图像分类期刊名

渔歌畅晚·2023-01-29 12:43

【学习笔记】基于元学习的噪声鲁棒网络训练（噪声转移矩阵估计）

TrainingNoise-RobustDeepNeuralNetworksviaMeta-Learning(thecvf.com)https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wang_Training_Noise-Robust_Deep_Neural_Networks_via_Meta-L

Ace2NoU·2023-01-29 12:10

TOPs元件的应用

心峰·2023-01-26 17:40

生成对抗网络GAN的Loss

GAN同时要训练一个生成网络(Generator)和一个判别网络(Discriminator)，前者输入一个noise变量，输出一个伪图片数据，后者输入一个图片(realimage)以及伪图片(fakeimage

小菜变大菜·2023-01-26 06:12

ZF预编码，R-ZF预编码，脏纸预编码（DPC预编码）

ZF预编码可以理解为把user自身因为多天线空间信道传输而产生的在同时同频的自干扰消掉(但没有考虑消去高斯分布的noise)，从而最小化了真实信号和估计的误差平方和，而从统计来看就是Maximizelikelihood

中杯冰美式·2023-01-26 01:36

读《NFCMF: Noise Filtering and CrossModal Fusion for Multimodal Sentiment Analysis》

2021(看来是两两交互式的，v和l就像coatten一样交互出对应的两个输出，再对应的和原本的拼接，再统一拼起来。但是这样一方面v和a没有交互啊？另一方面l会有俩？)首先，我们初始化一个跨模态权矩阵GM∈Rdhl×dhmG^M∈R^{d^l_h×d^m_h}GM∈Rdhl×dhm来计算组合向量atMa^M_tatM，其中dlhdlhdlh是语言模态隐藏状态的维数，dhmd^m_hdhm是视觉或声

Mighty_Crane·2023-01-23 10:34

【论文阅读】Invertible Denoising Network A Light Solution for Real Noise Removal

前言博客主页：睡晚不猿序程⌚首发时间：2022.9.12⏰最近更新时间：2022.9.12本文由睡晚不猿序程原创，首发于CSDN作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请tt我，万分感谢！orz文章目录前言1.内容简介2.摘要浏览3.图片、表格浏览4.引言浏览自由阅读5.可逆去噪网络（原文第三章）5.1可逆神经网络5.2INN的去噪应用的困难5.3设计理念5.4网络结构6.实验部分（原文

睡晚不猿序程·2023-01-21 16:31

直播预告｜超对称Above Noise线上沙龙：预训练语言模型在量化投资中的运用

报名链接主题：AboveNoise沙龙：预训练语言模型在量化投资中的运用时间：7月22日｜星期五下午14:00—16:00会议介绍：超对称公司发布10亿参数预训练语言模型BigBangTransformer乾元(BBT)。BBT1.0版本模型的目标是为金融投资建立统一的跨模态人工智能算法架构。作为金融领域的基石模型，BBT模型为所有金融投资，经济分析，商业咨询等场景的深度学习下游任务提供微调服务，

超对称技术官方·2023-01-18 11:57

Neighbor2Neighbor: Self-Supervised Denoising from Single Noisy Images

这类方法的难点在于，在真实场景中，比较难以获取noisy-clean的图像对Noise2Noise（ICML18）：使用Noisy-noisy图像对进行训练，每个场景都需要

c2a2o2·2023-01-17 19:41

图像去噪——Neighbor2Neighbor: Self-Supervised Denoising from Single Noisy Images

Nb2NbNeighbor2NeighborNoise2NoiseRevisitProposedMethodGenerationofTrainingImagePairsSelf-SupervisedTrainingwithaRegularizerNoise2NoiseRevisitNoise2Noise

黑洞是不黑·2023-01-17 19:41

文献总结2021-08-18

Self-SupervisedDenoisingfromSingleNoisyImages单幅图像自监督去噪输入噪声图随机近邻采样得到一组图像对计算网络输出与噪声目标之间的重构项和下采样图像与真实图像之间的差异最小化损失函数，更新网络参数Noise2Noise

hezi321·2023-01-17 19:10

Neighbor2Neighbor:从单个噪声图像进行自监督去噪

RrS_G·2023-01-16 16:58

机器学习中的random_state参数

RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0)forest.fit(X_train,y_train)2、在生成数据集时：X,y=make_moons(n_samples=100,noise

天边一坨浮云·2023-01-16 15:45

线性回归之原理介绍

线性回归是研究平均意义下变量与变量之间的定量关系表达式线性回归损失函数一般是均方误差(MSE)求解线性回归参数通常有最小二乘法和梯度下降法最小二乘法的几何意义是高维空间中的一个向量在低维子空间的投影最小二乘法与noise

整得咔咔响·2023-01-16 00:04

基于against pose noise的V2V协同感知（3D Detection, Motion Forecasting）

标签：PoseError；3DDetection；MotionForecasting；IntermediateFusion；论文标题：LearningtoCommunicateandCorrectPoseErrors发表会议/期刊：4thConferenceonRobotLearning(CoRL2020),CambridgeMA,USA数据集：V2V-Sim问题：在协同自动驾驶中，每个参与车辆的

superbzhoucc·2023-01-13 22:15

解决问题：error: (-210:Unsupported format or combination of formats) in function ‘cv::opt_AVX2::medianBl

实验目的：给图像添加高斯噪声，然后分别使用均值滤波和中值滤波对图像进行处理#添加高斯噪声defadd_gauss_noise(image):#法1没用#mean=0#val=0.01#image=image

大大怪超人3_3·2023-01-12 16:59

机器学习笔记

fromsklearn.datasetsimportmake_regressionX,y=make_regression(n_samples=100,n_features=1,n_informative=1,noise

花落风雪·2023-01-12 07:12

【深度学习】图像去雾，去噪里常用的相似评价指标：PSNR（峰值信噪比） SSIM（结构相似度）MSE（均方误差）

在使用前需要从掉包：fromskimage.metricsimportpeak_signal_noise_ratio我们用三张图，来试一个例子：这三张图分别在路径

今天一定要洛必达·2023-01-11 11:09

图像mnf正变换_最小噪声分离（MNF）

第二步是对噪声白化数据(Noise-whit

塞音菩光·2023-01-09 17:34

Maximum Noise Fraction（MNF）算法理解

MaximumNoiseFraction（MNF）介绍最大噪声比率MNFMNFMNF(MaximumNoiseFraction)1变换方法，也是一种常用的高光谱图像数据特征提取方法。MNF方法根据图像质量排列成份，图像质量的衡量标准是噪声分数，也就是MNF中的NF。NF=aTSNaaTSaNF=\frac{a^{T}S_{N}a}{a^{T}Sa}NF=aTSaaTSNa在上式中，aaa是变换矩阵

是可帅鸭·2023-01-09 17:04

遥感图像处理：最小噪声分离变换（Minimum Noise Fraction Rotation，MNF Rotation）

遥感图像处理：最小噪声分离变换（MinimumNoiseFractionRotation，MNFRotation1.PCA变换2.MNF3.PCA和MNF1.PCA变换在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析

HheeFish·2023-01-09 17:03

无监督学习中数据增强的几种方式

UnsupervisedDataAugmentation1.随机噪声numpy版importrandomimportnumpyasnpdefgaussian_noise(x,noise_variance

宁眸·2023-01-09 17:59

keras学习笔记--非线性回归

该文章是基于哔哩哔哩上贾老师的视频记录的，链接在此：keras入门_哔哩哔哩_bilibili语言：python,编程工具jupyter2.非线性回归对y=+noise的值进行预测，与线性回归不同之处在于不能再继续用一条直线来预测结果了

麻辣洋芋蛋蛋·2023-01-06 11:51

解读UDVD:《Unified Dynamic Convolutional Network for Super-Resolution withVariational Degradations》

特征提取网络：修复网络：动态卷积的类型动态卷积：多级损失：实验：数据集和训练设置的细节：UDVD的不同配置的比较：动态核的学习：通过使用合成图片用不同的应用设置评估UDVD：多重退化的变化：退化的空间变化：Noise-Freedegradationandvariation

子壹·2023-01-06 07:37

遍历目录和文件

['music','speech','noise','README','wave_out.wav','立体声_缩混.wav','立体声_缩混_L.wav','立体声_缩混_R.wav']可以看到会打印指定目录下的所有目录和文件

weixin_43870390·2023-01-05 19:52

语音识别-语音增强-加噪声混响

文章目录语音识别常用噪声库和混响库OPENSLR17（加性噪声）这个就是非常出名的MUSAN噪声库，总共约11G，目录包含三个分类：├──README├──music├──noise├──speechmusic

weixin_43870390·2023-01-05 19:13

RuntimeError: torchaudio.sox_effects.sox_effects.apply_effects_file requires sox解决

最近在训练数据集时，需要提取噪声的特征，代码如下：noise_waveform,noise_sr=torchaudio.sox_effects.apply_effects_file(noise_path

xianyuqishi·2023-01-05 09:35

IC学习_Bandgap和LDO设计

Bandgap设计的目标提供稳定的电压基准a)具有一定的绝对精度(例如3%,5%)b)温漂系数小(例如20ppm)尽可能大的电源电压范围尽可能小的静态工作电流尽可能大的PSRR尽可能小的输出分布范围和Noise

沪上菜鸟·2023-01-04 21:12

wyy课堂cmos模拟设计课学习笔记-bandgap电路设计2

wyy课堂cmos模拟设计课学习笔记-Bandgap频率响应参数仿真、噪声分析及优化频率响应特性stability仿真noise分析对电路启动过程的仿真电源抑制比PSRR修改电路参数对PSRR的影响频率响应特性添加

Riching5·2023-01-04 21:05

可逆去噪网络（CVPR2021）：Invertible Denoising Network: A Light Solution for Real Noise Removal

[paper][github]AbstractInvertiblenetworkshavevariousbenefitsforimagedenoisingsincetheyarelightweight,information-lossless,andmemory-savingduringback-propagation.However,applyinginvertiblemodelstoremov

Phoenixtree_DongZhao·2023-01-04 08:32

使用numpy中的np.zeros_like和np.zeros( .shape)时候遇到的问题，二者有什么区别？

importnumpyasnpfromskimageimportdata,utilx=np.arange(0,27).reshape(3,3,3)y=np.zeros(x.shape)z=np.zeros_like(x)y[:,:,0]=util.random_noise

ldgyb·2023-01-03 17:08

【MATLAB】MATLAB 仿真 — 窄带高斯白噪声

clc;fm=1;B=2*fm;%带宽fc=10;%载波中心频率dt=0.001;%时间采样间隔T=5000;%信号时长t=0:dt:T;%时间范围%生成窄带高斯白噪声N0=0.1;%白噪单边功率谱密度noise

嵌入式职场·2023-01-03 17:03

示波器学习（一）：示波器的作用、类型和基本结构

、计算周期信号频率（Frequency）、观察上升沿和下降沿（单调性）、知道过冲（Overshoot上过冲Undershoot下过冲）情况、知道信号的振铃情况（Ringback）、知道信号的噪声情况（noise

destiny579·2023-01-02 14:02

DNN语音增强实现——准备所需分类数据

已知：（1）语音数据：包括文件夹speech，noise（训练数据、验证数据及测试数据未分类）；（2）训练数据文本文档speech.txt、验证数据文本文档val.txt、测试数据文本文档core_test192

种子123·2023-01-01 02:06

语音信号处理：语音增强DNN频谱映射

本文为自学总结整理知识点使用参考课程：基于深度神经网络频谱映射的语音增强方法引言原理数据集语音数据集TIMIT噪声数据集Noise-92数据准备无噪语音数据准备生成含噪数据噪声对模型结构参数配置文件数据集管理关于特征提取

橘の月半喵·2023-01-01 02:05

人工智能导论——基于梯度下降法的线性回归

基于梯度下降法的线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#构造数据集x=np.random.uniform(-10,10,100)noise=np.random.normal

愿青春不负梦想.·2022-12-31 17:12

论文笔记：《Weakly Supervised Image Classification through Noise Regularization》

一、研究背景弱监督学习在计算机视觉领域中是一个至关重要的任务。因为在视觉应用场景中，难以获取大量的cleanlabel（需要经过人验证），但是我们可以通过一些预训练好的model去获得大量的noisylabel（不精确或有错误）。所以如何利用大量noisylabel数据去提高model的准确度和鲁棒性就显得十分重要。当前在图像分类领域的弱监督学习方法大都会对noisylabel的类型有一定的假设，

xin3475·2022-12-30 01:13

机器学习基石-Noise and Error

大纲NoiseandProbabilisticTarget以前的VCBound在没有noise的条件下是成立的，但如果引入noise，是否还依旧成立？

遇见更好的自己·2022-12-29 19:21

公开课 | 机器学习基石08 Noise and Error

介绍了noise和error两个核心概念。讲解即便noise存在的情况下，绝大部分H和err，VC理论同样适用。1我理解的VC理论先回顾在没有Noise情形下的机器学习模型。VC理论证明机器学习是

机器学习之家·2022-12-29 19:21

林轩田《机器学习基石》（八）—— Noise and error

之前我们说过含noise的问题，现在我们看加上noise会不会对整个推导有影响？即VCbound还会不会作用的很好？

不抱我起来就没法医治·2022-12-29 19:47

机器学习基石8-Noise and Error

本节课主要讨论数据集有Noise的情况下，

weixin_30608503·2022-12-29 19:46

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