图像压缩算法综述论文

针对2005年之后的多种主流灰度化方法进行研究，根据是否对所有像素使用相同映射函数将其分为全局映射法、局部映射法及混合法，介绍每类方法所包含的典型算法的基本思想、实现步骤及优缺点。最后用定性和定量两种

本文聚焦于基于Python的图像去雾算法的实现和相关论文综述。通过对图像去雾领域的深入研究，本文提供了一套完整的系统，包括算法的具体实现和论文的详尽综述。在雾霾影响下，图像质量受到挑战，为此，研究团队

嗯资源是期刊自动问答研究综述，包含硕士论文和期刊论文5篇。来源于万方，侵删

生成对抗网络(GANs)在过去的几年里得到了广泛的研究。可以说,它们最重要的影响是在计算机视觉领域,在这一领域中,图像生成、图像-图像转换、面部属性处理和类似领域的挑战取得了巨大进展。

机器学习在许多部署的决策系统中发挥着作用,其方式通常是人类利益相关者难以理解或不可能理解的。以一种人类可以理解的方式解释机器学习模型的输入和输出之间的关系,对于开发可信的基于机器学习的系统是至关重要的

GAN逆转化的目的是将给定的图像逆映射到预先训练好的GAN模型的潜在空间,以便由生成器从反代码忠实地重建图像。

本文提供了针对视觉识别的单类别分类OCC的经典统计和基于深度学习的最新方法的全面调研。详细并讨论了现有OCC方法的优缺点,还介绍了OCC的常用数据集和评估指标。单类别分类(One-Class Clas

少样本学习(FSL)在机器学习领域具有重要意义和挑战性。成功地从很少的样本中学习和归纳的能力是区分人工智能和人类智能的一个明显的界限,因为人类可以很容易地从一个或几个例子中建立他们对新颖性的认知,而机

随着自动驾驶和机器人技术等实际应用的发展,人们越来越关注对3D点云的理解。虽然深度学习在基于图像的任务上取得了显著的成功,但深度神经网络在处理大量、非结构化和噪声的三维点时仍面临着许多独特的挑战。

介绍绿色计算相关内容,是一个综述性的论文。这几年绿色计算比较热,是个新热点。