摘要：
https://blog.csdn.net/m0_46819545/article/details/132866015 亲测有效！ 阅读全文
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DDPM 1. 大致流程 1.1 宏观流程 1.2 训练过程 1.3 推理过程 2. 对比GAN 2.1 GAN流程 2.2 相比GAN优点 训练过程更稳定，损失函数指向性更强（loss数值大小指示训练效果好坏） 3. 详细流程 3.1 扩散阶段 如下图，X0为初始干净图像，XT由X0逐步添加噪声所 阅读全文
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L1 Loss、L2 Loss、Smooth L1 Loss L1 Loss L1 Loss别称：L1 范数损失、最小绝对值偏差（LAD）、最小绝对值误差（LAE）。最常看到的MAE也是指L1 Loss。它是把目标值与模型输出（估计值）做绝对值得到的误差。 什么时候使用？ 回归任务 简单的模型 由于 阅读全文
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2023/04/05 《Deblurring via Stochastic Refinement》 2023/04/04 《Dual-Pixel Raindrop Removal》 2023/04/01 《RainGAN - Unsupervised Raindrop Removal via Dec 阅读全文
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机器学习根据训练模型以及训练数据的不同方式，将机器学习方法分为如下： 有监督：使用有标签的数据进行训练; 无监督：使用无标签的数据进行训练; 半监督：同时用有标签和无标签的数据进行训练。通常是两阶段的训练，先用（较小规模的）有标签数据训练一个Teacher模型，再用这个模型对（较大规模的）无标签数据 阅读全文
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Note 这是一篇将Self-Attention应用到GAN中的paper，Self-Attention模块是卷积模块的补充，能够有助于建模跨图像区域的长范围、多层次依赖关系。文中主要提到4点： 在生成的过程中，可以使用所有的特征来生成高分辨率的细节，每个位置的精细细节都与图像远处部分的精细细节仔细 阅读全文
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Git Bush报错wget : command not found 报错信息如下： 解决方法如下： 进入到网站wget包下载地址； 选择符合版本的压缩包下载； 解压压缩包，把里边的wget.exe放到Git安装地址Git/mingw64/bin目录中。 问题解决！ 阅读全文
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物体表面缺陷检测现状 传统机器学习局限性 传统机器学习方法对于特定的算法只能解决特定的问题，不够灵活，无法快速适应新产品； 不同的问题有不同的特征，当需要解决新问题时，需要重新设计特征，开发周期长； 深度学习遇到的问题 训练数据数量需求大； 标注精度、耗时需求严格； 计算能力需求高。 该篇paper 阅读全文
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Pytorch中张量与Tensor() 一、张量Tensor 张量是一个统称，其中包含很多类型： 0阶张量: 标量、常数，0-D Tensor 1阶张量: 向量，1-D Tensor 2阶张量: 矩阵，2-D Tensor 3阶张量 ... N阶张量 二、Pytorch中使用torch.Tensor 阅读全文
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一、前言 windows10 下安装 CUDA ，首先需要下载两个包： CUDA toolkit（工具包） cuDNN 注：cuDNN 是用于配置深度学习使用 官方安装教程： CUDA安装教程 cuDNN配置教程 二、安装前的准备 电脑环境检查 打开英伟达显卡控制面板，找到“系统信息” 查看具体支持 阅读全文