损失函数在卷积神经网络中的作用 损失函数图像分析 Contrastive loss 最初源于 Yann LeCun “Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping” CVPR 2006。 该损失函数主要是用于降维中,即本来相似的样本,在经过降维(特征提取)后,在特征空间中,两个样本仍旧相似;而原本不相似的样本,在经过降维后,在特征空...
微光图像图像增强卷积神经网络损失函数超低照度下(环境照度小于2×10-3lux)微光图像具有低信噪比,低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果.为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质...