Deep-SR-ITM

这是Deep SR-ITM（ICCV 2019）的官方存储库，提供训练、测试代码及训练好的权重和数据集（训练+测试）。我们的论文在ICCV 2019上接受了口头报告，详细介绍了Deep SR-ITM的超分辨率和反色调映射联合学习应用于4K UHD HDR的情况。我们的代码使用MatConvNet实现，需要MATLAB环境，并已在MATLAB 2017a、MatConvNet 1.0-beta25、CUDA 9.0、10.0、cuDNN 7.1.4及NVIDIA TITAN Xp GPU下进行了测试。请参考以下详细安装说明并下载源代码到您的目录。

通过Pytorch重新实现的Deep-SR-ITM，该模型结合超分辨率和逆色调映射，特别设计用于4K UHD HDR应用。研究团队金秀艺、吴志亨和金曼彻尔在IEEE计算机视觉国际会议上进行了口头报告。代码基于原Matlab版本转换而来，保留了原始设置，重点不在改进基线，而在于提供不同实现的选择。测试环境包括Ubuntu 16.04 LTS，Python 3.7.5，Pytorch 1.3.1，TorchVision 0.4.2，CUDA 10.1，OpenCV 3.4.2。数据准备阶段包括从.mat格式转换为'.png'格式，适用于SDR和HDR图像。如需更多细节，请参阅原始repo。

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联

深度学习的入门资料挺全的，尤其是李宏毅老师的教程，适合刚接触深度学习的小伙伴。这份资源包含了从基础到进阶的知识，涵盖了各种常用的深度学习算法、框架及其实现。得清晰易懂，边学边做也有成就感。讲到卷积神经网络（CNN）的部分，配合了不少实践案例，真的是理论与实战结合。PDF文件内容详细，还有不少相关学习资源链接，可以你拓展视野。如果你刚开始学习深度学习，试试看这份资源，绝对是个不错的选择。毕竟学习深度学习，理论与实践结合才是王道，试试里面的代码实现，效果不错哦。

深度学习这门技术真的是挺厉害的，能够通过多层非线性单元从大量数据中提取出高级特征。你如果对机器学习感兴趣，肯定会对《Deep Learning》这本书有兴趣。它不仅涵盖了线性代数、概率论这些数学基础，还详细了深度学习的核心算法。书中的内容丰富，从理论到实际应用都有。像梯度下降、反向传播等常用的优化算法，书中讲得清楚，理论结合实际，挺适合想要深入了解深度学习的你哦。要是你是入门级别，会觉得有点挑战，但只要你掌握了基础，后面就会慢慢理解。对于那些已经有一定机器学习基础的朋友，这本书绝对能你更进一步，掌握更多深度学习的技巧和实战知识。

In this part of our MongoDB series, we delve deeper into advanced MongoDB concepts, covering topics such as sharding, replication, and aggregation pipelines. By mastering these, you can optimize database performance and ensure high availability in large-scale applications. Sharding allows MongoDB to

NDArray基本操作对NDArray的基本数学运算是元素粒度的： # 创建两个全为1的NDArray a = mx.nd.ones((2,3)) b = mx.nd.ones((2,3)) # 元素级加法 c = a + b # 元素级减法 d = -c # 元素级幂和正弦运算，然后转置 e = mx.nd.sin(c**2).T # 元素级最大值 f = mx.nd.maximum(a, c) f.asnumpy()

PSNR Calculation MATLAB Code for PIRM-SR Challenge The PIRM-SR challenge aims to compare and rank perceptual single-image super-resolution methods. In terms of perceptual quality, state-of-the-art methods often perform poorly when evaluated with 'simple' distortion metrics like PSNR and SSIM. Hence,

Code provided by Ruslan Salakhutdinov and Geoff Hinton. Permission is granted for anyone to copy, use, modify, or distribute this program and accompanying programs and documents for any purpose, provided this copyright notice is retained and prominently displayed, along with a note saying that the o

循环神经网络的对象检测代码，挺适合想入门或者优化现有目标检测流程的你。基于深度学习的架构，整体思路还蛮清晰，用到的是RNN做序列特征提取，适合带有时间维度或者状态变化的检测场景。 你会觉得目标检测大多靠CNN，但 RNN 这套方案其实在视频、行为识别这块挺有用。就比如你想做连续帧中行人轨迹识别，用 RNN 来记住上下文变化，还挺自然的。 代码方面结构还不错，主要用的是 Matlab，适合搞科研或者搞算法原型的同学。要是你对神经网络的训练过程、损失函数怎么选、数据怎么组织这些问题感兴趣，可以参考下面几个相关文章。 像信号降噪、行为检测、入侵检测这类实际应用都有给到链接，建议你一个个点进去看看，说