Deep-SR-ITM

这是Deep SR-ITM（ICCV 2019）的官方存储库，提供训练、测试代码及训练好的权重和数据集（训练+测试）。我们的论文在ICCV 2019上接受了口头报告，详细介绍了Deep SR-ITM的超分辨率和反色调映射联合学习应用于4K UHD HDR的情况。我们的代码使用MatConvNet实现，需要MATLAB环境，并已在MATLAB 2017a、MatConvNet 1.0-beta25、CUDA 9.0、10.0、cuDNN 7.1.4及NVIDIA TITAN Xp GPU下进行了测试。请参考以下详细安装说明并下载源代码到您的目录。

通过Pytorch重新实现的Deep-SR-ITM，该模型结合超分辨率和逆色调映射，特别设计用于4K UHD HDR应用。研究团队金秀艺、吴志亨和金曼彻尔在IEEE计算机视觉国际会议上进行了口头报告。代码基于原Matlab版本转换而来，保留了原始设置，重点不在改进基线，而在于提供不同实现的选择。测试环境包括Ubuntu 16.04 LTS，Python 3.7.5，Pytorch 1.3.1，TorchVision 0.4.2，CUDA 10.1，OpenCV 3.4.2。数据准备阶段包括从.mat格式转换为'.png'格式，适用于SDR和HDR图像。如需更多细节，请参阅原始repo。

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联

NDArray基本操作对NDArray的基本数学运算是元素粒度的： # 创建两个全为1的NDArray a = mx.nd.ones((2,3)) b = mx.nd.ones((2,3)) # 元素级加法 c = a + b # 元素级减法 d = -c # 元素级幂和正弦运算，然后转置 e = mx.nd.sin(c**2).T # 元素级最大值 f = mx.nd.maximum(a, c) f.asnumpy()

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深度学习这门技术真的是挺厉害的，能够通过多层非线性单元从大量数据中提取出高级特征。你如果对机器学习感兴趣，肯定会对《Deep Learning》这本书有兴趣。它不仅涵盖了线性代数、概率论这些数学基础，还详细了深度学习的核心算法。书中的内容丰富，从理论到实际应用都有。像梯度下降、反向传播等常用的优化算法，书中讲得清楚，理论结合实际，挺适合想要深入了解深度学习的你哦。要是你是入门级别，会觉得有点挑战，但只要你掌握了基础，后面就会慢慢理解。对于那些已经有一定机器学习基础的朋友，这本书绝对能你更进一步，掌握更多深度学习的技巧和实战知识。

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