训练此类模型需要大量的成对数据集,即同一场景下同一人脸的VIS和NIR图像对。然而,实际中这样的数据集往往难以获取。因此,我们通常采用无监督学习的方式,即仅使用单独的VIS和NIR数据集进行训练,依赖CycleGAN的循环一致性损失来确保转换结果的有效性和一致性。 损失函数 CycleGAN的损失函数主要包括对抗性损失(用于促使生成的...
bagging：首先使用Bootstrap产生不同的训练集数据集，然后分别基于这些训练数据集得到多个基础分类器，最后...
Wasserstein distance引入,度量NIR和VIS模态的分布差异,相比之前的sample-level的度量,这个Wasserstein distance更有效减少两种模态的分布差异,提高性能。 correlation prior引入,减轻在全连接层中小规模数据产生的过拟合问题,这个先验提高了WCNN在小数据集的表现。 在CASIA NIR-VIS 2.0 人脸数据集上的性能达到了SOTA。 异...
这个正交限制和maxout operator在高层可以缩减参数空间,因此避免了在小的NIR-VIS数据集上的过拟合。本文提出的IDR达到了SOTA,贡献如下: 一个高效深度网络结构学习模态不变表示,交替最小化高效优化。这个结构可以自然结合之前的不变特征提取和子空间学习到一个统一网络。 两个正交子空间嵌入网络中来建模身份和光谱信息。
综合能力是指机器学习算法适应看不见的样本的能力。杂交品种数据集可用于验证模型的杂交品种综合能力,基于这一原理本文提出了一种新的方法来验证该模型的杂交品种综合能力。 本研究随机选取10个茶树品种的叶片作为训练集,另外4个茶树品种作为试验集。如果测试集中建立的模型的r2大于某个阈值,则该模型被认为是综合的预测...
对于1 mm测量模态的数据集,确定了35个双波长和1个三波长最优MW-WSP-k NN模型,经独立检验,其总识别准确率(RAR_(Total))均达到100%;对于10 mm测量模态的数据集,确定了7个三波长最优MW-WSP-k NN模型,经独立检验,其RAR_(Total)达到96.8%以上,最优为97.8%.2.酱油掺假判别的Vis-NIR光谱分析:以某品牌酿造...
4. 结论 通过以上步骤,我们成功构建了一个将可见光人脸图像转换为近红外图像的深度学习模型。这个模型可以应用于各类相关的领域,如安防监控、医疗成像等。后续可进一步优化模型性能,增加更多的数据集和模型架构的实验,期望取得更好的转换效果。
BTS2048-UVVISNIR 非常适合用于检查工业应用中的紫外线前端和后端 LED。其 CCD 二极管阵列检测器可在触发测量之前对所有像素进行电子归零（电子快门）。电子快门和测量的启动可以通过触发器输入与电源单元同步，用于短暂地为测试 LED 供电。结合快速 LAN 接口，强大的微处理器在 7 毫秒内将完整的数据集传输到系统...
设给定的训练数据集形式为(xi,yi),其中,i= 1,2,…,l,x i ∈R n ,y i ∈R,利用非线性映射φ将样本 从原空间R n 映射到特征空间φ x i ,在高维特征空间 中构造最优决策函数为 y(x)=ω・φ(x)+b(1) 这样,非线性估计函数转化为高维特征空间中线 ・01・ 2014年2月 农机化研究 第2期 性...
根据影响因素将大的调查区域划分为若干子区域,从而将数据集划分为更均匀的子数据集以获得更准确的结果。对于污染地块土壤重金属浓度的预测,分区模型是否比全局模型更可靠和准确尚需论证,而如何选择合适的建模方法也是一个重大的挑战。 本研究选择甘肃省白银市某空间变异程度较大的污染地块土壤为研究对象,采集880个表层(...