十六呀

因为是线性，所以比非线性解算方便。但是L1范数的惩罚项，带有绝对值，求导之后存在尖点，所以需要通过迭代算法来进行求解，不能直接得到解析解。迭代求解方法：

s超分辨率(super-resolution)的通俗解释就是：将低分辨率的图像通过算法转换成高分辨率图像。听起来似乎很神奇，这样是不是可以把低清电影转换成高清了？就现在来看，基于深度学习的超分辨率(简称SR)已经达到了amazing的效果。 这篇博文要解析的算法叫做WDSR，来…

PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网：http://p…

在现实世界中，图像的强度不均匀性是经常发生的，这给图像分割带来了很大的挑战。目前应用最广泛的图像分割算法是基于区域的，通常依赖于感兴趣区域内图像强度的均匀性，由于强度的不均匀性，往往无法提供准确的分割结果。提出了一种新的基于区域的图像分割方法，该方法能够有效地处理图像分割过程中…

水平集(level set)的基本思想是将界面看成高一维空间中某一函数（称为水平集函数）的零水平集，同时界面的演化也扩充到高一维的空间中。我们将水平集函数按照它所满足的发展方程进行演化或迭代，由于水平集函数不断进行演化，所以对应的零水平集也在不断变化，当水平集演化趋于平稳时，演…

由于神经解剖结构的复杂性、图像质量的高以及对分割精度的要求，如何表征脑图像分割算法的性能一直是一个难题。利用与敏感性和特异性相关的Jaccard和Dice相似系数来评价分割算法的性能，已经引起了广泛的兴趣。本文论述了评价框架中采用的基本性能度量系数的本质特征。在研究Jaccar…

一般学术论文主要分为这8各方面。 多看文章，看别人怎么给题目起名字，短小精悍，描述自己方法和任务的同时，吸引读者，题目最好带一些热点的词汇比如revisit，graph，adversarial，reinforcement 等。 提出了一个方法（最好带简称，显得高大上，简称需要看…

一、论文发表出来毕竟是给大众看的，所以首先要能算得上一篇文章。在表现形式上要注意： 1.文章中出现的语法错误，拼写错误，逻辑错误都是要避免的。英文论文中要注意单复数，时态语态，和表达习惯，不能简单的将中文翻译为英文。一般写完后不要盲目认为自己就没有小错误，让别人检查下语法错误是…

读文献有不同的读法。但最重要的自己总结概括这篇文献到底说了什么，否则就是白读，读的时候好像什么都明白，一合上就什么都不知道，这是读文献的大忌，既浪费时间，最重要的是，没有养成良好的习惯，导致以后不愿意读文献。 每次读完文献 (不管是细读还是粗读)，合上文献后,想想看，文章最重要…