在显微成像过程中,由于光学系统的衍射效应和像差等因素,实际得到的图像往往是原始清晰图像与一个点扩散函数(PSF)的卷积结果。这个卷积过程导致图像变得模糊,细节信息丢失。 稀疏表示理论 稀疏表示是指将信号或图像表示为少数几个基本元素的线性组合,这些基本元素通常被称为原子或基向量。在稀疏解卷积中,我们假设原始清晰图像在某个变换域(如小波域、傅里叶域等
稀疏解卷积算法 稀疏解卷积算法是一种用于处理稀疏数据的卷积算法。在卷积神经网络中,卷积操作通常是在密集的数据上进行的,但是有些数据集本质上是稀疏的,例如激光雷达扫描仪或RGB-D相机获得的3D点云数据。对于这类稀疏数据,传统的卷积操作效率低下,因此需要使用稀疏解卷积算法。 稀疏解卷积算法的核心思想是只计算与...
稀疏卷积的输出与传统的卷积有很大的不同。 对于稀疏卷积的发展,有两篇很重要的论文,所以对应的,稀疏卷积也有两种输出。 一种是 regular output definition,就像普通的卷积一样,只要kernel 覆盖一个 active input site,就可以计算出output site。 另一个称为submanifold output definition。只有当kernel的中心覆盖一个...
由稀疏解卷积算法与自主研发的超快超分辨率结构光显微镜系统结合得到的稀疏SIM(Sparse-SIM),能够实现目前活细胞光学成像方法中分辨率最高(60纳米)、速度最快(564赫兹)、成像时间最长(1小时以上)的活细胞超分辨率荧光显微成像。稀疏SIM在以低激发功率保证活细胞低光损伤的前提下,拥有比传统SIM更高的灵敏度和空间分辨率,将...
1.分类对于稀疏卷积有两种: 一种是Spatially Sparse Convolution ,在spconv中为 SparseConv3d。就像普通的卷积一样,只要kernel 覆盖一个 active input site,就可以计算出output site。对应论文SECOND: Sparsel…
在3D重建、物体识别和场景理解等任务中,稀疏卷积能够高效处理大规模的3D点云数据,提升模型的准确性和效率。 自动驾驶 自动驾驶车辆传感器捕捉到的环境数据通常是稀疏的,稀疏卷积能够高效处理这些数据,用于目标检测和路径规划,提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。 医疗影像分析 MRI和CT扫描等医疗影像常常包含大量空洞区域,...
稀疏卷积概念引入是为了有效处理稀疏数据，避免无效计算。在二维稀疏图像示例中，通过对比regular output定义与submanifold output定义，解释了稀疏卷积输出的原理与优势。构建Input Hash Table与Output Hash Table，以及Rulebook，实现稀疏卷积的计算过程。SECOND中还引入了对物体方向估计的新建模方法，通过在RPN层...
虽然这个数据已经很好了,使用稀疏解卷积进一步提高了图像分辨率和对比度0 0 发表评论 发表 作者最近动态 胖乎乎的鲸鱼喜欢蓝莓 2025-04-16 🌍全球时间格式切换指南嘿,大家好!今天...全文 胖乎乎的鲸鱼喜欢蓝莓 2025-04-14 💡iPhone隐藏截图技巧,轻松get✨...全文 +5 胖乎乎的鲸鱼喜欢蓝莓 2025-04-14 徐...
在OpenPCDet的Second网络中，spconv的使用集中在VoxelBackBone8x模块，其中包含SubMConv3d和SparseConv3d等3D稀疏卷积类型。学习使用时，需要理解indice_key的作用，它用于在输入和输出位置不变时复用计算结果，以减少重复计算。spconv的代码实现涉及Python和C++部分，初始化和forward函数中，会根据输入参数调用...
摘要 一种稀疏化的最大谐噪比解卷积方法,首先对采集的信号进行截断和去均值处理,然后对未提前给定精确周期的情况进行估计周期操作,再对信号进行解卷积处理将谐噪比作为目标函数,对滤波器系数进行求导,进而得到迭代表达式,并在每次迭代滤波的过程中对滤波信号进行稀疏处理,稀疏处理的阈值和周期都会随滤波后的信号进行更新...