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从18世纪60年代蒸汽机时代开始,人类经历了第一次工业革命,生产力大大提高。 Coque Huawei personnalisée 由一系列技术革命引起了从手工劳动向动力机器生产转变的重大飞跃。 4afbfbedab64034f61682b53afc379310a551d39 一百年之后,人类进入电气时代,电灯、电话相继产生。科学开始大大地影响工业,大量生产的技术得到了改善和应用。 Coque iPhone X personnalisée c75c10385343fbf2ade5d273b37eca8064388f90 可以这样说,每一次革命,带来的是全人类的进步和生活的飞跃。21世纪,一个瓶颈一般的世纪,就像一座未经探索的火山,无人知道它是否会爆发并且带来质变,还是会一直沉寂浑噩。 C52497374B7A598E392F2A5E2AC81912 电子、生物、物理数学理论似乎都陷入沉睡,人类进入了安逸的世纪。尽管是这样,我们仍能感到各种力量在蠢蠢欲动。 713-876-4175 QQ图片20160623191642 今年,谷歌研发的AlphaGo以大优势胜国际知名棋手李世石,如果我们从来没有接触过人工智能,根本没办法想象一个物体以百倍少于我们的时间,完成这一挑战。尝试这样思考,当这种人工智能的方案变得越来越廉价和随手可得时,人类的生活必然又迎来一次变革。 u=1278885127,2696662146&fm=21&gp=0 但是从现在的情况看来,显然人工智能领域仍然有很大的挖掘空间,尽管如此,我们却已经开始感受到这座火山带来的热浪。而我们,正是怀着对这个领域的憧憬,成立了这一团队。 “又登巴船去,萧索烟霞中。 Coque personnalisée pas cher 深山带竹树,隔雨隐秋声。

Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks

简称srcnn,使用卷积神经网络放大图像,这是我最喜欢的深度学习模型之一。例如这里记录了filpboard对srcnn的实践。 4787496785 其理论依据来自香港中文大学”602-814-0378“,这是对应这篇论文的代码实现。而github上waifu2x是根据上述论文的一份实现,waifu2x与论文有些区别,例如waifu2x的网络比论文里用到的更深,论文提到的layer wised learning rate并没有在waifu2x内实现。 以下简述waifu2x的实现:基于lua,使用torch程序库,torch可调动cuda作运算设备,加速训练网络结构: rgb-32卷积核-32卷积核-64卷积核-128卷积核-128卷积核-rbg Activation Function使用Leaky ReLU Loss Function使用delta为0.1的HuberLoss 训练方法仍然是SGD,加入Adam optimiser,一种momentum based optimiser waifu2x模型提供两种功能,一是降噪,二是放大,大致步骤是: 1.把原图拆分若干小图,每一张小图生成一对数据(A,B),数据A是经过随机选择算法缩小(或者随机加入噪点)的图,B是没有经过任何处理的图。 Achetez pas cher Coque personnalisée 经过这个步骤,如果有1000张原图,就会生成1000*n对数据集,n为拆分小图的比例。 Coque Huawei personnalisée 2.数据集会保留一部分作为验证集,其余作为训练集。 3.数据集内A作为网络输入,得到结果与B进行比较(LossFunction),配合SGD Adam更新网络参数。注意,每个Epoch都会重复上述三个步骤,步骤1使用cpu进行,步骤3使用gpu进行。训练放大模型,在双路E5 2680 v2,GTX960的机器上,6000张图片,使用cudnn(当然,也可以不使用cudnn,cudnn能提升训练效率,但cudnn程序库需要申请加入nVidia Accelerated Computing Developer Program“加速计算开发者计划”并获得批准后才能下载)作为后端,训练30个Epoch,需要16小时。把所有降噪模型加入,整个训练周期大约需要3天时间。训练好的模型可以用RMSE和PSNR验证性能,用类似训练步骤1的方法生成比较数据,放大性能用Bicubic作为baseline作比较: baseline_rmse=8.130359 model1_rmse=4.799872 model2_rmse=4.674253 baseline_psnr=30.601330 model1_psnr=36.259803 model2_psnr=36.468281 其中model1是github上waifu2x已训练好的模型,model2是我自己训练的模型。 coque de téléphone pas cher 从数据上看,通过Bicubic放大的图片与原图比较,无论是RMSE还是PSNR都是最差,而model1与model2的差距小,model2小胜,可能是我的图片多样性比较好,所以训练出来的模型性能好一点。