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搜索资源列表

  1. L0 Regularized Stationary-time Estimation for Crowd Analysis

  2. L0 Regularized Stationary-time Estimation for Crowd AnalysisL0 Regularized Stationary-time Estimation for Crowd AnalysisL0 Regularized Stationary-time Estimation for Crowd Analysis

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-25
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qz1992

  1. 基于L0测度下的平滑图像

  2. 本代码主要是根据论文Image Smoothing via L0 Gradient Minimization 中提及的算法实现的L0测度下的图像平滑，其利用C++实现的。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：10240
    • 提供者：lykymy

  1. C192、555、CD4028自动变换l0挡风速的控制器电路图

  2. 本文主要介绍C192、555、CD4028自动变换l0挡风速的控制器电路图。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-12
    • 文件大小：84992
    • 提供者：weixin_38685608

  1. 运动目标检测的L0群稀疏RPCA模型及其算法

  2. 运动目标检测的L0群稀疏RPCA模型及其算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38614825

  1. 基于L0梯度最小化的色标保边界深度向上采样

  2. 基于L0梯度最小化的色标保边界深度向上采样

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：883712
    • 提供者：weixin_38569675

  1. 使用平滑的L0范数算法恢复相关行稀疏信号

  2. 分布式压缩感知（DCS）是一个新兴的研究领域，它利用了信号内和信号间的相关性。 本文关注于稀疏信号的恢复，该稀疏信号可以被建模为在同一位置集具有不同非零系数的联合稀疏模型​​（JSM）2。 利用平滑的L0范数算法将非凸且难处理的混合L2,0范数优化问题转换为可解决的问题。 与一系列的单测量矢量问题相比，该方法可以充分利用信号间的相关性，从而获得更好的重建性能。 仿真结果表明，在无噪声和高噪声情况下，我们的算法均优于L1,1规范优化，并且与L1,2恢复相比，其对热噪声的鲁棒性更高。 此外，借助利用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：336896
    • 提供者：weixin_38649091

  1. 基于L0平滑的细节增强用于不同曝光图像的融合

  2. 基于L0平滑的细节增强用于不同曝光图像的融合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38742124

  1. 通过l0最小化进行稀疏恢复的模拟退火算法

  2. 通过l0最小化进行稀疏恢复的模拟退火算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：157696
    • 提供者：weixin_38633157

  1. 点集的有效L0重采样

  2. 激光扫描仪或消费者深度相机捕获的点数据经常被严重的噪音和离群值污染。 在本文中，我们提出了一种在L0最小化框架中的重采样方法来处理这种低质量的数据。 我们的框架可以产生一组干净的，均匀分布的，保持几何形状和保持特征的点。 L0norm改进了对噪声（异常值）的鲁棒性和保持清晰特征的能力，但会导致效率显着下降。 为了进一步提高L0point集重采样的效率，我们提出了两种加速算法，包括基于优化的局部半采样和交错正则化。 如实验结果所示，加速方法比原始方法快大约一个数量级，同时实现了最新的点集合并性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38599712

  1. 基于L0规范约束的外部控制源分配，用于定向网络的最小成本控制

  2. 找到与外部控制源连接的给定数量的关键节点，以最小化控制定向网络的成本ẋ（t）= Ax（t）+ Bu（t），这被称为最小成本控制问题，至关重要。 考虑由N个节点组成的网络，其中N个节点具有M个外部控制源，现有技术在矩阵空间RN×M中采用迭代搜索来确定表征节点如何连接到外部控制源的输入矩阵B。 具有定义的重要性指数的M个最大值的节点被选择为关键节点。 但是，由于现实网络的多样性，此类技术在某些网络中可能会遭受较大的性能损失。 为了解决这个悬而未决的问题，我们提出了一种迭代方法，称为“基于L0-范数约

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38709511

  1. 基于l0最小化的稀疏重构智能贪婪追踪模型

  2. 基于最小化的10稀疏重构是一个NP难题，具有很高的计算复杂度，这是传统算法难以实现的。 尽管贪心算法旨在解决最小化问题，但更有可能获得次优解决方案。 在本文中，我们提出了一种智能贪婪追踪（IGP）算法来从本质上解决l0最小化问题。 首先，针对稀疏重建问题提出了一种新颖的优化函数，其稀疏性水平为先验。 然后，设计了一种两周期优化算法，其目的是通过寻找全局最优解来智能，准确地估计支持集及其对应的系数。 为此，我们利用智能优化算法进行全局搜索和解决组合优化问题，以指导智能估计。 另外，通过贪心算法的匹

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38611254

  1. 基于平滑L0正则化的稀疏高光谱分解

  2. 基于平滑L0正则化的稀疏高光谱分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38637093

  1. L0正则化盲运动去模糊的GPU实现

  2. L0正则化盲运动去模糊的GPU实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38728555

  1. 视觉跟踪的多任务l0梯度最小化

  2. 视觉跟踪的多任务l0梯度最小化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38682054

  1. L0梯度最小化的视频分割

  2. 视频分割是许多计算机视觉和图形任务的重要预处理步骤。 其主要目标是将视频量中具有相似外观和运动的体素分组为时空一致的超体素。 在本文中，我们将视频分割公式化为L0梯度最小化问题，以便通过梯度稀疏性追踪方法有效地增强时空相干性。 在我们的方法中，外观和运动描述符空间是首先为每个视频帧的过度细分的图像块建立的。 然后，在描述符空间中针对空间和时间维度执行L0梯度最小化。 为了解决非凸L0规范化问题，我们将融合坐标下降算法从2D图像网格扩展到3Dvideo体积。 我们在公共视频分割基准LIBSVX中对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38659159

  1. 一种新的基于L0的变步长IPNLMS算法

  2. 对比传统的归一化最小均方算法（NLMS），系数比例自适应算法（PNLMS）拥有较快的初始收敛速度，但是PNLMS无法很好处理稀疏系统辨识问题。因此基于L0范数的IPNLMS(L0-IPNLMS)算法被提出，本文对L0-IPNLMS算法提出改进以提高对稀疏系统进行辨识的性能。分析了近年来的几种系数比例算法的性能及其局限性，通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系，提出了一种结合Sigmoid函数和L0范数的变步长系数比例NLMS滤波算法，仿真结果表明提出的算法拥有更好的收敛性和稳态误差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：412672
    • 提供者：weixin_38535428

  1. 平滑L0正则化的前馈神经网络批量梯度训练方法

  2. 本文考虑采用平滑L0正则化（BGSL0）的批梯度方法进行训练和修剪前馈神经网络。 我们展示了为什么BGSL0可以产生稀疏的权重，这对于修剪网络。 我们证明了在温和条件下BGSL0的弱收敛和强收敛。 还获得了误差函数在训练过程中递减的单调性。 两个例子是用来证实理论分析并显示BGSL0的稀疏性比三个典型Lp正则化更好方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：505856
    • 提供者：weixin_38590738

  1. 基于L0正则化的车牌图像去模糊

  2. 随着视频监控技术的发展、监控摄像头的普及和人们对安全信息需求的提升，监控中图像去模糊技术得到迫切需求。基于图像强度和梯度的L0正则化去模糊算法能有效恢复模糊的文本图像，但是由于车牌图像的灰度值为零的点较少，导致该方法对模糊的车牌图像复原结果有瑕疵。本文根据的灰度直方图的特性，提出一种改进方法，并与两种方法对比，本文方法取得较好的结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38678394

  1. 正则约束平面拟合的全局L0算法yblin/global_l0-源码

  2. 正则约束平面拟合的全局L0算法yblin/global_l0-源码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_38630612

  1. 结合平滑l0范数和可行区域的有限投影荧光分子断层成像

  2. 有限投影荧光分子断层成像(FMT)可以以较短的数据采集时间在动物体内快速重建出荧光目标的三维分布。然而, 由于较少的投影数据使得有限投影FMT具有严重的病态性。为了降低FMT重建的病态性并提高重建速度, 考虑到FMT中光源稀疏分布的特性, 提出了一种结合平滑l0范数(SL0)和可行区域的有限投影FMT重建方法, 采用一种基于SL0的FMT重建方法, 利用一个连续函数来逼近l0范数, 以实现快速求解, 同时将可行区域作为有效的先验信息, 以提高重建精度。数字鼠模型的重建结果表明, 在3、6、9个激

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38605801
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