訊號重構是計算成像中乙個具有挑戰的問題，因為其需要解決乙個欠定的逆問題。最近，深度前向神經網路在解決此類問題上有最先進的效果。但是，特定的問題需要不同的網路。因此，需要乙個更加靈活的深度生成模型，把它當作訊號先驗來解決逆問題。本文表明，在所有深度生成模型中，自回歸模型最適合解決本問題。1. 他們明確地建模了畫素級別依賴，因此可以重構出低級別地細節，如紋理和邊緣。2他們可以為影象先驗提供乙個明確地表達，這可以用來在前向模型中基於map的推理 3.他們可以模擬影象中長距依賴，這可以讓他們在解決各種壓縮成像系統中理想地解決global multiplexing。我們證明了本方法在解決 單畫素相機，lisens、flatcam中地應用。
我們，因此探索了生成模型。最近生成模型使用自回歸框架達到了較好的效果。自回歸模型分解了影象分布為乙個二維導向因子圖，然後把它建成乙個二位序列，現在的畫素分布基於其周圍環境的內容。通過使用深度神經網路來總結causual context，自回歸模型在解決影象中長距依賴時具有很大的又是。另外，作為乙個畫素級別的影象，它也包含了紋理pattern，邊緣的關聯。因此，這些模型可以產生convincing和crisp的。例子如ride,pixelrnncnn(+)
我們表明深度自回歸模型非常適合解決本問題。1它明確地建模了每個畫素和它casul neighbor地關係，因此被當作影象先驗時，他可以明確地依賴畫素地重構低階別的細節23見上
貢獻如下：1提出versatile的方法，使用相同學習先驗模型來解決計算成像問題
2使用深度自回歸模型，pixelcnn++當作影象先驗。先驗的自回歸特徵確保了重構中的畫素級別的連續性，因此提供了更好的質量比使用onenet
3我們使用後向傳播作為輸入來獲得先驗梯度可追蹤的估計，並用它來使用map推理來解決逆問題
4我們觀測到每次迭代部分畫素梯度的下降會導致成像效果更好。分析了畫素下降率對成像質量的影響。我們證明了更好的結果
bpp畫素深度
乙個畫素由32bit 來表示 8bit 透明度 8 8 8 r g b 畫素深度是指儲存每個畫素所用的位數，也用它來度量影象的解析度。畫素深度決定彩色影象的每個畫素可能有的顏色數，或者確定灰度影象的每個畫素可能有的灰度級數。例如，一幅彩色影象的每個畫素用r，g，b三個分量表示，若每個分量用8位，那麼...
Realsense深度畫素轉到RGB畫素API
void d435 convertdpixel2cpixel float depth pixel 2 float distance,float rgb pixel 2 上面內參的獲取 frames pipe wait for frames dprofile frames get depth fram...
深度學習畫素級標籤製作總結
以下介紹的幾種標籤製作方法，可以製作目標識別的矩形標籤，也可以製作畫素級別的分割標籤，製作的標籤為單通道 uint8 型別的格式。可以根據自己的需要進行選擇合適的方法。介紹 採用python語言進行編譯的工具，通過滑鼠進行選擇點，然後自動將點鏈結成乙個mask。目標範圍內為1，非目標為0 儲存的檔案...