weighted专题
20170301笔记-iterative weighted maximum likelyhood denoising with probabilistic patch-based weight
实验结果。 搜索窗口|W|=21*21，相似窗口|△|=7*7。非迭代PPB h的设置，使α=0.88，迭代PPB参数设置：α=0.92，T=0.20|△|。25次迭代，确保收敛。 加性WGN，对比了 K-SVD, BM3D ,NL-means(non-iterative PPB) ,iterative PPB。乘性GSN，对比了WIN-SAR filter（Wavelet-based Ima
Leetcode 3108. Minimum Cost Walk in Weighted Graph
Leetcode 3108. Minimum Cost Walk in Weighted Graph 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接：3108. Minimum Cost Walk in Weighted Graph 1. 解题思路 这一题一开始被吓到了，因为想的是要求出query当中任意两个点的一个联通通路，使得cost最小，这个会是一个最优路径选择问题，然后query和点的数目又
立体匹配论文阅读（2）-- Stereo Matching with Color-Weighted Correlation, Hierarchical Belief Propagation...
《 Stereo Matching with Color-Weighted Correlation, Hierarchical Belief Propagation, and Occlusion Handling》 题目翻译：使用颜色加权的相关性和遮挡区处理的结构性置信度传播的立体匹配算法 其提出的算法主要流程为以下三个步骤，文章中也分别给出了相对应的框图： 1.初始视差的得到 2.像
Weighted Nuclear Norm Minimization with Application to Image Denoising——学习笔记
加权核范数（WNNM）最小化及其在图像去噪中的应用——学习笔记 前景提要不同权重 w w w条件下的求解方法权重按非升序排列 w 1 ≥ ⋅ ⋅ ≥ w n ≥ 0 w_1≥··≥w_n≥0 w1≥⋅⋅≥wn≥0权重按任意序排列权重按非降序排列 0 ≤ w 1 ≤ ⋅ ⋅ ≤ w n 0≤w_1≤··≤w_n 0≤w1≤⋅⋅≤wn WNNM在图像去噪中的应用 前景提要
Leetcode 3067. Count Pairs of Connectable Servers in a Weighted Tree Network
Leetcode 3067. Count Pairs of Connectable Servers in a Weighted Tree Network 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接：3067. Count Pairs of Connectable Servers in a Weighted Tree Network 1. 解题思路 这一题没想到什么好的方法，走的是暴力求解的路子。
加权中值滤波（WMF）——100+ Times Faster Weighted Median Filter-CVPR 2014论文解读
中值滤波 图像中值滤波是一种非线性的图像平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。中值滤波能有效去除椒盐噪声，参考http://blog.csdn.net/weixin_37720172/article/details/72627543如下图 加权中值滤波（weight median filter） 加权中值滤波是将窗口内的每一个像素都乘上一个相
【论文笔记】Active Domain Adaptation via Clustering Uncertainty-weighted Embeddings(ICCV2021)
论文：Active Domain Adaptation via Clustering Uncertainty-Weighted Embeddings 代码：https://github.com/virajprabhu/CLUE 本人计算机视觉研究僧，欢迎交流。 Abstract 本文通过主动学习方式，解决在域适应问题(Domain adaptation)中，选择信息量最大的目标域(target
Multi-Cell Downlink Beamforming: Direct FP, Closed-Form FP, Weighted MMSE
这里写自定义目录标题 Direct FPClosed-Form FPthe Lagrangian functionthe Lagrange dual function: maximizing the Lagrangianthe Lagrange dual problem: minimizing the Lagrange dual functionClosed-Form FP Weighted
如何理解Quadratic Weighted Kappa？
Motivation 假定我们现在有 N N N个作文样例，以及它们对应的人类评分和GPT评分。评分一共有 C C C个互斥类别，分别是{0,1,2,3}。现在我们要衡量人类评分和GPT评分的一致性。 一个很直观的想法是，画出混淆矩阵，然后将对角线上的值汇总，除以总的样本数： C o n s i s t e n c y h u m a n − G P T = N 人类评分 = G P T 评分
【论文阅读】Geographically and temporally weighted neural networks for ground-level PM2.5
Abstract： 气溶胶光学厚度AOD数据(aerosol optical depth)和地面观测站数据构成了对PM2.5的可靠量测，一般的 AOD-PM2.5关系都是使用线性模型进行模拟的。使用深度学习的方法可以模拟非线性关系，但是没有考虑空间因素。本实验使用中国地区的satellite AOD products、NDVI data 、meteorological factors 和stat
加权框融合 WBF（Weighted Boxes Fusion: combining boxes for object detection models）
文章标题：《Weighted Boxes Fusion: combining boxes for object detection models》 文章PDF地址：https://arxiv.org/abs/1910.13302 GitHub地址：https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion 简介 作者认为，在目标检测任务中，当实时性要求不强
读《Adaptive Weighted Graph Fusion Incomplete Multi-View Subspace Clustering》
摘要 大多数现有的多视图聚类方法都假设所有的视图都是完整的。然而，在许多真实场景中，多视图数据往往是不完整的，例如，硬件故障或数据收集不完整。（发现问题，必要性） 本文提出了一种自适应加权图融合不完全多视图子空间聚类(AWGF-IMSC)方法来解决不完全多视图聚类问题。 首先，为了消除原始空间中存在的噪声，将完整的原始数据转换为潜在的表示（深度表示呗），这有助于更好地构建每个视图的图。 然后，我
《Weighted Semi-Global Matching and Center-Symmetric Census Transform for Robust Driver Assistance》
文章概括 这篇文章是对基于census transform的SGM的扩展，有两处改进的地方： 提出Center-Symmetric Census Transform，效果跟原来的census transform相比精度降低一点，但是计算效率和存储效率提高了，为了提高CSCT的精度，，提出加权汉明距离计算。文章中的权重是规定好的，可以考虑加入自适应权重来做。提出路径加权代价聚合策略（Weight
用于深度估计的边缘增强自适应加权网络ADAPTIVE WEIGHTED NETWORK WITH EDGE ENHANCEMENT MODULE FOR MONOCULAR SELF-SUPERVIS
ADAPTIVE WEIGHTED NETWORK WITH EDGE ENHANCEMENT MODULE FOR MONOCULAR SELF-SUPERVISED DEPTH ESTIMATION 用于深度估计的边缘增强自适应加权网络 （个人观点）怎么说呢，看完这篇我直接狂喜好吧，传统的边缘提取加损失函数的变体构建两个创新点，指标方面R50打R18，直接上驷对下驷。咱就是说就