NLP-文本匹配-2016：BiMPM【Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences】

- created by gloomyfish 图像处理之双边滤波效果(Bilateral Filtering for Gray and Color Image) 基本介绍： 普通的时空域的低通滤波器，在像素空间完成滤波以后，导致图像的边缘部分也变得不那么明显， 整张图像都变得同样的模糊，图像边缘细节丢失。双边滤波器（ABilateral Filter）可以很好的保 留边缘

1 Title         Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images(Fr´edo Durand and Julie Dorsey)【SIGGRAPH '02】 2 Conclusion         This paper presents a new technique for the

用于长尾视觉识别的带累积学习的双边分支网络 长尾问题：少数类样本数量大，而多数类的样本很小，是一种数据分布不平衡的问题。 传统解决方法：重加权和重采样，这些方法统称为重平衡方法。之所以可以取得较好的精确度，是因为它能显著的促进深度网络的分类器学习，但同时它又会一定程度上损害已学习的深层特征的表征能力。 双边分支网络：提出的新方法。用于兼顾表征学习和分类器学习。 并通过实验证明了该方法的有

Abstract 我们提出了一种加速一大类图像处理算子的算法。给定低分辨率参考输入和输出对，我们通过拟合将输入映射到输出的局部曲线来对算子进行建模。然后，我们可以通过在全分辨率输入上评估这些低分辨率曲线来生成全分辨率输出。我们证明，这忠实地模拟了最先进的色调映射、风格转移和重新着色操作员。这些曲线是通过将输入提升到双边网格中，然后求解仿射矩阵的 3D 阵列来计算的，该阵列能够最好地将输入颜色映射

Abstract 图像分析和增强任务（例如色调映射、着色、立体深度和蒙太奇）通常需要在像素网格上计算解决方案（例如，曝光、色度、视差、标签）。计算和内存成本通常要求在下采样图像上运行较小的解决方案。尽管通用上采样方法可用于将低分辨率解插值到全分辨率，但这些方法通常假设插值先验平滑。 我们证明，在上述情况下，可用的高分辨率输入图像可以在联合双边上采样过程中用作先验，以产生更好的高分辨率解决方案。

BBN：用于长尾视觉识别的累积学习双边分支网络 BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition 1. 论文信息 标题BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Vi

The Fast Bilateral Solver 双边算子原理 双边算子原理来自Google Research Jon Barron的ECCV2016论文The Fast Bilateral Solver，该论文获得了ECCV 2016年度最佳论文亚军，非常不错论文。 双边算子假设图像平滑区域必然在内部密切相关，并且认为在计算这些区域中的某些视觉任务时必须存在一致性或逐渐变化。 上述假设用

The Fast Bilateral Solver 快速双边求解器 一. 前言 双目相机拍到的原始图后计算出来的深度图a，右图则是通过FBS算法得到的图像b。 使用这个算法优化计算后的深度图我们还需要两个图像信息，一个是置信图c，c中的元素越接近1，a中相应元素的正确概率就越高。还有是原始图像的RGB像素图d。 二. 算法的原理与优化步骤 2.1 创建双边空间优化全局代价函数 下面文

一. 背景 高斯滤波器根据邻域像素 (xi,yi) (x_i, y_i)和中心点像素 (x,y) (x, y)的空间距离作为权值. 为了方便描述, 假设中心点位于原点处 (0,0) (0, 0), 一维高斯滤波器和二维高斯滤波器分别为: G(x,y)=12π√σe−x22σ2 G(x,y)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{x^2}{2\sigma^2