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原标题:计算需求降为1%! 清华大学首次提出「二值化光谱重建算法」,代码全开源|NeurIPS 2023
文章来源:新智元
内容字数:12566字
内容摘要:新智元报道编辑:LRS【新智元导读】相比全精度CNN,清华大学提出的二值化光谱重分布网络BiSRNet只需0.06%的存储空间和1%的计算代价,性能几乎持平。相比于常规的三通道 RGB 图像,高光谱图像包含几十上百个波段,从而捕获了关于成像场景更丰富的信息。也正因为这一重要特性,高光谱图像被广泛地应用于医疗,地形勘探,农业等领域。如图1所示,在医院进行检查时,如果只看常规的RGB图像可能很难诊断病因,但是如果采用高光谱图像捕获并在特定波长下渲染的话,就可以看清楚各类血管,骨骼结构等,从而辅助医生诊断。同样的原理也可应用在遥感地形勘探和农业病虫害检测。图1 高光谱图像的应用然而高光谱图像并不容易获取,传统的成像设备采用光谱仪对成像场景进行逐波段的扫描,费时费力,难以捕捉场景。近些年,科学家们专门设计了单曝光压缩成像(Snapshot Compressive Imaging,SCI)系统来…
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作者简介:智能+中国主平台,致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展,关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响,领航中国新智能时代。
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