noise专题
Noise Conditional Score Networks 简单总结
Noise Conditional Score Networks Score S c o r e = ∇ x l o g p ( x ) (1) Score = \nabla_xlog~{p(x)} \tag{1} Score=∇xlog p(x)(1) Score 是论文中的一个定义，表示概率密度 p ( x ) p(x) p(x)的梯度，沿着概率密度的梯度向前走，会走到概率密度最高的
【深度学习】SDXL中的Offset Noise，Diffusion with Offset Noise，带偏移噪声的扩散
https://www.crosslabs.org//blog/diffusion-with-offset-noise 带有偏移噪声的扩散 针对修改后的噪声进行微调，使得稳定扩散能够轻松生成非常暗或非常亮的图像。 作者：尼古拉斯·古藤伯格 | 2023年1月30日 马里奥兄弟使用稳定扩散挖掘隧道。左图显示了未使用偏移噪声的原始结果，右图使用偏移噪声显示了更丰富的黑色调。 稳定扩散在使用偏移
SNR: Signal to Noise Ratio
https://www.xx.com/watch?v=myrZ_R6xIZA Fang, Y., Armin, A., Meredith, P. et al. Accurate characterization of next-generation thin-film photodetectors. Nature Photon 13, 1–4 (2019). https://doi.org/
SuperCollider学习笔记（二）- 噪音（Noise）
定义 噪音来自无周期的信号源（Aperiodic Sources），即声波的频率、强弱变化无规律、杂乱无章的声音，与振荡器产生的有固定频率和振幅的信号相对。 分类解读 低频噪音生成器（“Low Frequency” Noise Generators） 这一分类下有LFNoise0，LFNoise1，LSNoise2，LFClipNoise等，它们的参数为frequency（频率）, mul
Stale Diffusion、Drag Your Noise、PhysReaction、CityGaussian
本文首发于公众号：机器感知 Stale Diffusion、Drag Your Noise、PhysReaction、CityGaussian Drag Your Noise: Interactive Point-based Editing via Diffusion Semantic Propagation Point-based interactive editing serves
论文阅读：Iterative Denoiser and Noise Estimator for Self-Supervised Image Denoising
这篇论文是发表在 2023 ICCV 上的一篇工作，主要介绍利用自监督学习进行降噪的。 Abstract 随着深度学习工具的兴起，越来越多的图像降噪模型对降噪的效果变得更好。然而，这种效果的巨大进步都严重依赖大量的高质量的数据对，这种对大量训练的依赖，在真实环境中比较难获取，这在一定程度上限制了这些降噪模型的实际应用。为了克服对数据的依赖，很多研究者也开始探索自监督的学习方法，这类方法可以不依
LTspice(14) Noise仿真
LTspice(14) Noise仿真 好久没有更新LTspice的教程了，大家想了没？ 截止目前LTspice已经更新到24.0.9。界面发生了一些变化，但主要功能并不受影响，新的版本改了UI，找东西更加方便了，界面如下图1所示。 图1：LTspice新版本界面 这一讲我们仿真噪声，这一版本的LTspice的help使用了网页的形式展现，这样更加便于翻译软件的大展身手。 翻译后的N
引入噪声解决过平滑问题的GNN方法：SIMPLE GNN NOISE REGULARISATION FOR 3D MOLECULAR PROPERTY PREDICTION AND BEYON
论文： ICLR2022的投稿，得分[8,6,6,5] 地址： Simple GNN Regularisation for 3D Molecular Property Prediction and Beyond | OpenReview 内容： 通过引入噪声的方式，减缓了GNN的过平滑问题。使得添加了噪声节点的 、不是用来处理图神经网络的GNS (Sanchez-Gonzalez* et
Noise Conditional Score Networks（NCSN）学习
参考： [1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/597490389 [2] https://www.zhangzhenhu.com/aigc/Score-Based_Generative_Models.html TOC 1 基于分数的生成模型1.1 简介和动机1.2 Score Matching及其改进1.2.1 Score Matching1.2.2 Slice
相机图像质量研究(19)常见问题总结：CMOS期间对成像的影响--Sensor Noise
系列文章目录 相机图像质量研究(1)Camera成像流程介绍 相机图像质量研究(2)ISP专用平台调优介绍 相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍 相机图像质量研究(4)常见问题总结：光学结构对成像的影响--焦距 相机图像质量研究(5)常见问题总结：光学结构对成像的影响--景深 相机图像质量研究(6)常见问题总结：光学结构对成像的影响--对焦距离 相机图像质量研究(7)常见问题总结：
第024封“情书”：三千烦恼丝 Modifying Curl Noise
▉万物互联：新的人类马上就要出现了 第三类接触： 趁热吃，等会儿面都坨了 这一节要实现的效果 ..... ▉今天是41岁第362天周二 这是写给houdini的 第024封“情书” geo流程图 volu
ECOC 2020 Th1D-4 End-to-End Deep Learning for Phase Noise-Robust Multi-Dimensional Geometric Shaping
有作者在ECOC上讲的视频 https://www.youtube.com/watch?v=8pLfItf_yws&t=271s 一种针对相位噪声的端到端学习模型，在autoencoder中加入了卷积层，模型有2dB的增益。 背景： 相位噪声是相干光通信系统中很大的问题，有很多关于载波相位估计和相位噪声增强技术。比如，log-likelihood ratio (LLR)用来处理参与相位噪声
Offset Noise
如果尝试用stable diffusion生成特别暗或特别亮的图像，它几乎总是生成平均值相对接近 0.5 的图像。如下图所示，生成暗的图片总是带着明亮的区域（暗的街道明亮的光），生成亮的图片总是带着暗的区域（白的雪暗的树）。 Offset Noise正是为了解决这个问题的一个trick。 stable diffusion使用的初始噪声是服从 N ( 0 , I ) N(\pmb{0}, \pm
NISSHINBO日清纺（RICOH理光+NJRC新日本无线）推支持4K/8K卫星广播电视调谐器, 宽频带LNA (Low Noise Amplifier)
NJG1188KG1 支持4K/8K卫星广播电视调谐器, 宽频带LNA (Low Noise Amplifier) NJG1188KG1 NJG1188KG1是业界首款*1 能够支持全频段的宽频带LNA，它既能支持以往的BS/CS卫星广播950MHz～2GHz频带，也能支持4K/8K卫星广播（高级BS/CS）2GHz～3.2GHz频带。 *1 日清纺微电子于2023年8月的调查结果 本产品的特点
开启创意之旅：免费、开源的噪波贴图(noise texture)生成网站——noisecreater.com详细介绍
在当今数字创意领域，噪波贴图（Noise Texture）是游戏渲染、游戏开发、美术设计以及影视制作等行业不可或缺的艺术素材之一。为了满足广大创作者的需求，noisecreater.com应运而生，成为一款免费、开源的噪波贴图生成工具。本文将全面介绍该网站的独特功能和优势，助您在创作过程中脱颖而出。 1. 免费开源，无需注册，即刻启用 noisecreater.com以其开放的理念吸引着创作者
衰减器对系统Noise Figure的影响
在冷源法测试noise figure的系统中，noise figure的测试是通过测量50Ohm电阻的噪声得到的，所以要衰减器对noise figure的影响，主要是由衰减器对50Ohm电阻的噪声的影响所决定的。也就是下图中的P1的噪声功率是多少决定的。 常温下50Ohm的电阻噪声为，-174dbm/Hz,假定带宽B=1MHz, 那么P0 = -114dBm, 求P1的功率大小？
论文讲解：A Physics-based Noise Formation Model for Extreme Low-light Raw Denoising
论文讲解：A Physics-based Noise Formation Model for Extreme Low-light Raw Denoising Introduction 这是发表在 CVPR 2020 上的一篇文章，依然是介绍如何构造更加真实的噪声数据，以用来处理暗光下的降噪问题，这篇文章比较系统地介绍了 sensor 在成像过程中的噪声是如何产生的，以及如何对噪声分布进行估计和
noise1：A Universal Noise Removal Algorithm With an Impulse Detector
1.该篇论文介绍了一个脉冲噪声检测和降噪方法。 1）引入一种局部图像统计方法来识别被随机脉冲噪声破坏的像素。通过统计相邻像素在强度上的差异来实现。 2）将脉冲像素检测方法 集成到 双边滤波中，得到的滤波器可以去除脉冲噪声和高斯噪声。 2.什么是脉冲噪声 脉冲噪声（impulse noise）:是一定概率出现的噪声，对于一副图像，可能会有一定比例的像素出现脉冲噪声，因此脉冲噪声一般不是每个像素
Joint Noise-Tolerant Learning and Meta Camera Shift Adaptation for Unsupervised Person Re-ID
方法概述 联合噪声容忍学习和元相机转换适应。 1，我们提出了一种动态对称损失（dynamic and symmetric loss(DSCE)）,增强了模型对与噪音伪标签的鲁棒性，进而提高模型性能。 2， 我们提出了一种camera-aware的元学习算法（MetaCam）用来适应相机的转换，该算法可以提高模型应对相机变化的鲁棒性 3，文章引入了一个关于DSCE和MetaCam的统一框架，综
BRINT: Binary Rotation Invariant and Noise Tolerant Texture Classification 特征描述子构建
本文是我读完论文“BRINT: Binary Rotation Invariant and Noise Tolerant Texture Classification”，进行个人理解与总结，致敬作者，不涉及官方理解，也并没有与论文作者进行沟通。如有侵权，联系删除~~~ 一、BRINT开发背景 简要来说，BRINT(Binary Rotation Invariant and Noise Tole
【Noise-Label】《Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks》
arXiv-2014 文章目录 1 Background and Motivation2 Advantages3 Innovations4 Method4.1 Bottom-up Noise Model4.2 Estimating Noise Distribution Using Clean Data4.3 Learning Noise Distribution From Noisy
【Day21-22 文献精读】Cross-dimensional magnitude interaction is modulated by representational noise...
阅读文献： Cai, Z. G. and R. Wang (2021). "Cross-dimensional magnitude interaction is modulated by representational noise: evidence from space–time interaction." psychological research psychologische fors
Image Splicing Localization Using Superpixel Segmentation and Noise Level Estimation
2019 12th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI) 根据超像素划分每个图像块， 对每个图像块 求噪声水平， 对于上面的图像块-噪声水平 求聚类 默认，小的聚类是篡改区域，大的聚类是原本的背景。 超像素分割
Signal Integrity: Crosstalk Delay 和 Crosstalk Noise-2
接上篇 东坡ju士，公众号：东坡ju士Signal Integrity: Crosstalk Delay 和 Crosstalk Noise-1 3，Multiple-Clock Domains Victim Nets 分析原则 对于在时钟网络上的nets，PTSI会分开计算每个时钟下的delta delay，也就是说在CLK1 domain 下时有delta delay，但在CLK3