Hyperspectral Imaging (HSI) provides detailed spectral information and has been utilised in many real-world applications. This work introduces an HSI dataset of building facades in a light industry environment with the aim of classifying different building materials in a scene. The dataset is called the Light Industrial Building HSI (LIB-HSI) dataset. This dataset consists of nine categories and 44 classes. In this study, we investigated deep learning based semantic segmentation algorithms on RGB and hyperspectral images to classify various building materials, such as timber, brick and concrete.
translated by 谷歌翻译
红外成像系统的非均匀光电响应导致固定图案条纹噪声叠加在红外图像上，从而严重降低了图像质量。由于降级红外图像的应用有限，因此有效保留原始细节至关重要。现有的图像破坏方法难以同时消除所有条纹噪声伪影，保留图像细节和结构，并平衡实时性能。在本文中，我们提出了一种用于破坏退化图像的新型算法，该算法利用相邻的列信号相关性去除独立的列条纹噪声。这是通过一种迭代深度展开算法来实现的，其中一种网络迭代的估计噪声被用作下一个迭代的输入。该进展大大减少了可能的功能近似的搜索空间，从而可以在较大的数据集上进行有效的培训。提出的方法允许对条纹噪声进行更精确的估计，以更准确地保留场景细节。广泛的实验结果表明，所提出的模型在定量和定性评估上都超过了人为损坏的图像上的现有破坏方法。
translated by 谷歌翻译
最近，已经提出了几种方法，用于使用深神经网络估计来自样本数据的互信息，并且没有知道数据的特写形式分布。这类估算器被称为神经互动信息估计。虽然非常有希望，但是这种技术尚未严格地标记，以便建立它们的功效，易于实现和能力估计的稳定性，这是关节最大化帧工作。在本文中，我们比较文献中提出的不同技术，以估算能力，并提供从业者的效力。特别是，我们研究了相互信息神经估算器（MINE），平滑的互信息下限估计器（微笑）的性能，以及指导信息神经估算器（DINE），并提供对INCONCE的见解。我们在他们学习作为AWGN通道的容量接近的容量接近的输入分布的能力方面评估了这些算法，光学强度信道和峰值功率受限AWGN通道。对于这两种情况，我们对培训过程的各个方面提供了富有洞察力的评论，例如稳定性，初始化的敏感性。
translated by 谷歌翻译
传统上依赖于时间序列推断的方法的设计统计模型，其描述了所需期望序列和观察到的序列之间的关系。已经得出了广泛的基于模型的算法，以使用表示基础分布的因子图上的递归计算来实现可控复杂性的推断。替代模型 - 不可知方法利用机器学习（ML）方法。在这里，我们提出了一个框架，它将基于模型的算法和数据驱动ML工具组合起来的静止时间序列。在所提出的方法中，开发了神经网络以分别学习描述时间序列分布的因子图的特定组件，而不是完全推理任务。通过利用该分布的静止性质，可以将所得方法应用于不同时间持续时间的序列。学习的因子图可以使用紧凑的神经网络来实现使用小型训练集的培训，或者可选地用于改进现有的深度推理系统。我们介绍了一种基于学习的静止因子图的推理算法，其学习从标记数据实现总和 - 产品方案，并且可以应用于不同长度的序列。我们的实验结果表明了所提出的学习因素图表学习从睡眠级数据集进行睡眠阶段检测的小型训练集的精确推断的能力，以及与未知通道的数字通信中的符号检测。
translated by 谷歌翻译