qianx77
【论文精读】2022 CVPR--RealBasicVSR现实世界视频超分辨率(RealWorld VSR)
现实世界视频超分辨率 (VSR) 中退化的多样性和复杂性在推理和训练中存在重大挑战。首先，虽然长期传播可以在轻度退化的情况下提高性能，但严重的野外退化可以通过传播夸大，损害输出质量。为了平衡细节合成与伪影抑制，我们发现图像预清理阶段是不可或缺的，它可以减少在传播之前的噪声和伪影。配备经过精心设计的清理模块，我们的RealBasicVSR在质量和效率上均优于现有方法（见图1）。其次，实际应用中的超分辨率（VSR）模型通常使用多样化的退化进行训练，以提高其泛化能力，这需要增加批量大小以产生稳定的梯度。
山北雨夜漫步
机器学习 Day18 Support Vector Machine ——最优美的机器学习算法
我们只说SVM用于分类的推导，并且只说用于二分类的推导，多分类会由二分类得到数据在空间中常常被分为3类：线性可分，近似线性可分，线性不可分，在SVM中分别对应的就是硬间隔，软间隔，核技巧，文章会一一解释：最直观的想法就是我们可以直接通过一条线对这个线性可分的模型进行处理，比如说就是这条直线（二维是直线，高维就是超平面了），直线方程可以是图中方程，然后我们给一个预测样本，我们就去带入这个超平面，如果这个在上方就是正类，下方就是负类，所以模型就是这样：我们承认的是一般情况下如果存在一条直线可以把 两个类分开，那
Christo3
LNCS-2009《Adaptive Sampling for $k$-Means Clustering》
深蓝学院《深度神经网络加速：cuDNN 与 TensorRT》论文的核心思想是通过自适应采样（adaptive sampling）改进kkk-means聚类的初始化过程，提出一种高效的算法，生成O(k)O(k)O(k)个中心，以常数概率获得kkk-means问题的常数因子双标准（bi-criteria）近似解，并在这些中心中通过线性规划（LP）技术提取kkk个中心，获得常数因子近似解。传统kkk-means++算法通过D2D^2D2采样获得期望上O(logk)O(\log k)O(logk)近似，但其时
作者推荐
- 段智华
- 智华专注于GenAI/LLM大模型技术的研究，参与了7本书籍的写作，拥有5项申请发明专利，10多项软著，以及4篇IEEE国际会议论文。参与Gavin大咖主编，北京航空航天大学出版社2024年5月最新出版的2本图书著作：《Transformer&ChatGpt解密：原理、源码及案例》、《Transformer& Rasa 解密 原理、 源码及案例》，共撰写1996篇原创博客文章，涵盖Transformer、GPT-4、ChatGPT、Llama2/3、Langchain、Mistral、Mixtral、Rasa、AI机器学习、Spark大数据等主题。博客文章的总阅读量为323万次。
关注
- 添柴程序猿
- 10年编程工作,涉及到.Net,Java,Android,C,Python等,爱好算法,人工智能,大数据等领域, 虚心求教,一起进步,大学毕业参加工作,如今一晃10多年已过,时间飞逝....
关注