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VincentWei

天地间,浩然正气长存,为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平!

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QSAM-Net: Rain streak removal by quaternion neural network with self-attention module

1. 研究背景与问题 核心问题 雨痕对图像质量的影响 :雨滴、雨纹和雾气会导致图像对比度下降、颜色失真、细节模糊,严重影响遥感、监控、自动驾驶等领域的计算机视觉任务(如目标检测)。 现有方法的局限性 : 过拟合与过度平滑 :模型在合成数据上训练后泛化能力差,易去除非雨纹纹理(如垂直背景),导致图像细节丢失。 复杂雨纹建模不足 :难以处理重叠雨纹、雾气等复杂天气混合场景。 数据集缺陷 :现有合成数据集多样性不足,缺乏真实世界的雨纹分布。 颜色处理缺陷 :传统CNN独立处理RGB通道,忽略通道间关联,导致颜色...

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CVPR2025 - LSNet: See Large, Focus Small

1. 研究背景与问题 现有轻量级视觉网络的局限 计算复杂度与性能矛盾 :CNN和ViT在视觉任务中表现优异,但计算成本高,难以部署于实时应用。 Token混合机制缺陷 : 自注意力(Self-Attention) :全局感知导致冗余计算(如对无关背景区域过度关注),且感知与聚合范围相同,扩展上下文时计算量剧增。 卷积(Convolution) :静态核权重缺乏对动态上下文的适应性,感受野受限,表达能力不足。 核心挑战 :如何在有限计算预算下,实现高效感知与精准聚合的平衡? 人类视觉系统的启发 双步机制 ...

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权重分析优化算法

这个程序是一个基于强化学习的体能训练权重优化系统,使用 PPO ( Proximal Policy Optimization )算 法来优化两个关键权重矩阵:课目 - 素质权重矩阵 ( CQ ) 和素质 - 动作权重矩阵 ( QX ) 。下面 我将详细分析其逻 辑结构和算法设计。 一、整体架构 程序采用分层架构,主要包含以下几个核心部分: 1. 数据层 :定义各种数据结构和模型 2. 算法层 :实现强化学习算法和神经网络 3. 环境层 :模拟体能训练环境 4. 接口层 :提供 FastAPI 服务...

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