1.深度学习与图像增强:提高图像质量与应用效果图像增强技术可以应用于各种计算机视觉任务,如图像识别、图像分类、目标检测、语义分割等。随着深度学习技术的发展,深度学习在图像增强领域也取得了显著的成果。本文将介绍深度学习与图像增强的相关概念、算法原理、具体操作步骤和代码实例,以及未来发展趋势与挑战。https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/137307772

2.深度学习图像增强算法总结mob64ca12d36217的技术博客深度学习图像增强算法总结 随着人工智能技术的迅猛发展,图像处理尤其是图像增强领域也取得了显著进展。图像增强的目的是改善图片的质量,使其更适合后续的分析或展示。深度学习的引入,使得图像增强技术愈加成熟,方法也愈加丰富。本文将总结几种基于深度学习的图像增强算法,并提供代码示例。 https://blog.51cto.com/u_16213312/12040112

3.基于深度学习的图像增强综述腾讯云开发者社区然后作者针对这三个成对的数据集,提出了一种新的图像增强算法。通过学习手机拍摄的照片和单反照片之间的映射关系来将手机拍摄的照片提升到单反水平,这是一个端到端的训练,不需要额外的监督和人为添加特征。其网络结构采用的是GAN模型,如下: 如图所示,GAN主要由两个网络组成,一个生成网络G和一个判别网络D,整个网络https://cloud.tencent.com/developer/article/1825772

4.图像增强算法综述15. 张莹. 暗光图像增强技术在矿用小型终端中的应用. 世界有色金属. 2024(14): 202-204 . 16. 章赵威,冯向萍,张世豪. 基于深度学习的玉米叶片病害识别方法研究. 现代计算机. 2024(13): 1-8+77 . 17. 王孟奇,连增增,田亚林,王鹏辉. 面向室内弱光环境的视觉与惯导融合算法研究. 导航定位与授时. 202http://www.chineseoptics.net.cn/en/article/id/9522

5.采用深度学习与图像融合混合实现策略的低照度图像增强算法【摘要】:提出了一种采用深度学习与图像融合混合实现策略的低照度图像增强算法.首先,利用照射分量预测模型直接基于输入的低照度图像快速地估计出其最佳照射分量并在Retinex模型框架下获得一张整体上适度曝光图像;其次,将低照度图像本身及它的过曝光图像作为适度曝光图像的修正补充图像参与融合;最后,采用局部结构化融合和https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-DZXU202101010.htm

6.图像增强算法综述①小波变换图像增强,偏微分方程图像增强,分数阶 微分的图像增强,基于 Retinex 理论的图像增强和基于深度学习的图像增强算法,?并讨论了它们的改进算法.?然后, 从视觉效果,对比度,信息熵等方面对几种算法进行了定性和定量的对比,?分析了它们的优势和劣势.?最后,?对图 像增强算法的未来发展趋势作了简单的https://c-s-a.org.cn/csa/article/pdf/7956

7.低照度增强算法(图像增强+目标检测+代码)SMID python3 basicsr/train.py --opt Options/RetinexFormer_SMID.yml # SDSD-indoor python3 basicsr/train.py --opt Options/RetinexFormer_SDSD_indoor.yml # SDSD-outdoorxunlian python3 basicsr/train.py --opt Options/RetinexFormer_SDSD_outdoor.yml 在增强低光图像时,许多深度学习算法基于Retinex理论https://developer.aliyun.com/article/1446322

8.人工智能产业名词解释机器学习的有关术语。指的是在机器学习或人工智能领域,训练好的机器完成目标工作的过程。 四、人工智能流行应用技术相关名词解释 1.图像识别 利用计算机对图像进行处理、分析和理解,让机器能够识别图像内容的技术,是应用深度学习算法的一种实践应用。 2.增强现实、AR http://www.zbrd.gov.cn/e/action/ShowInfo.php?classid=34&id=10317

9.Light深度学习赋能下的光学计量澎湃号·湃客澎湃新闻图2 光学计量的典型图像处理过程(如条纹投影轮廓术)可分为三个主要步骤:预处理(如去噪、图像增强)、分析(如相位解调、相位展开)和后处理(如相位—深度映射) 图3 光学计量图像处理层次结构的概貌以及不同层中分布的各种图像处理算法 深度学习技术 原理、发展与卷积神经网络 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_16995760

10.总结62种在深度学习中的数据增强方式业界新闻或使用深度学习模型在原始数据的潜在空间(latent space)中生成新数据点从而人为的扩充新的数据集 这里我们需要区分两个概念,即增强数据和合成数据 》合成数据 指在不使用真实世界图像的情况下人工生成数据 合成数据可由GAN或者现如今大火的AGI技术Diffusion Model生成 https://www.jindouyun.cn/document/industry/article/183115

11.增强型DeepLab算法和自适应损失函数的高分辨率遥感影像分类夏梦等(2017)结合深度学习和条件随机场,在输入图像中增加了纹理信息,得到了比SVM分类器更好的提取效果,但其网络结果中,输出层地物位置信息没有得到足够的保留。在DeepLab v2网络的基础上,Chen等(2018a)提出了Na?ve-SCNN和Deeper-SCNN网络,并提出增强视场的方法,使用ISPRS的高分辨率语义分割数据集,成功提高了训练https://www.ygxb.ac.cn/zh/article/doi/10.11834/jrs.20209200/

12.深度学习领域的数据增强机器之心第二个类别是基于深度学习的数据增强算法: 特征空间增强(Feature Space Augmentation):神经网络可以将图像这种高维向量映射为低维向量,之前讨论的所有图像数据增强方法都应用于输入空间中的图像。现在可以在特征空间进行数据增强操作,例如:SMOTE算法,它是一种流行的增强方法,通过将k个最近的邻居合并以形成新实例来缓解类不https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-12-04-10