Fast Image Processing

《Fast Image Processing with Fully-Convolutional Networks》

上图是照片界常用的几种修图方式之一。一般将这些图片风格转换的算法，称为图像处理算子（image processing operators）。如何加速image processing operators的计算，就成为了学界研究的课题之一。

本文提出的模型就是用来加速image processing operators计算的。它是Intel Lab的Qifeng Chen和Jia Xu于2017年提出的。

https://github.com/CQFIO/FastImageProcessing

Demo网站：

http://cqf.io/ImageProcessing/

这个课题一般使用MIT-Adobe FiveK Dataset作为基准数据集。网址：

http://groups.csail.mit.edu/graphics/fivek_dataset/

这个数据集包含了5K张原始照片，并雇用了5个专业修图师，对每张图片进行修图。

众所周知，多层神经网络只要有足够的深度和宽度，就可以任意逼近任意连续函数。然而从Fast Image Processing的目的来说，神经网络的深度和宽度注定是有限的，否则肯定快不了。而这也是该课题的研究意义所在。

本文只使用了MIT-Adobe数据集中的原始图片，并使用了10种常用的算子对图片进行处理。因此，该网络训练时的输入是原始图片，而输出是处理后的图片。

上图是本文模型的网络结构图。它的设计特点如下：

1.采用Multi-Scale Context Aggregation作为基础网络。MCA的内容参见《深度学习（十）》中的Dilated convolution一节。

2.传统MCA一般有下采样的过程，但这里由于网络输入和输出的尺寸维度是一样的，因此，所有的feature maps都是等大的。

3.借鉴FCN的思想，去掉了池化层和全连接层。

4.L1~L3主要用于图片的特征提取和升维，而L4~L5则用于特征的聚合和降维，并最终和输出数据的尺寸维度相匹配。

在normalization方面，作者发现有的operators经过normalization之后，精度会上升，而有的精度反而会下降，因此为了统一模型，定义如下的normalization运算：

Ψs(x)=λsx+μsBN(x)

Loss函数为：

l(K,B)=∑i1Ni‖f^(Ii;K,B)−f(Ii)‖2

这实际上就是RGB颜色空间的MSE误差。

为了检验模型的泛化能力，本文还使用RAISE数据集作为交叉验证的数据集。该数据集的网址：

http://mmlab.science.unitn.it/RAISE/

RAISE数据集包含了8156张高分辨率原始照片，由3台不同的相机拍摄，并给出了相机的型号和参数。

Question answering是自然语言处理领域的一个复杂问题。它需要对文本的理解力和推理能力。大部分NLP问题都可以转化为一个QA问题。Dynamic Memory Networks可以用来处理QA问题。DMN的输入包含事实输入，问题输入，经过内部处理形成片段记忆，最终产生问题的答案。

DMN可进行端到端的训练，并在多种任务上取得了state-of-the-art的效果：包括QA（Facebook的bAbI数据集），情感分析文本分类（Stanford Sentiment Treebank）和词性标注（WSJ-PTB）。

http://blog.csdn.net/javafreely/article/details/71994247

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