情緒與身體 (Mood and Body)
在噗浪上「發囉」Danny的好處是，有時候可以看到令人驚豔的圖表，今天又看到一張讓我十分佩服的繪圖，直接說明情緒與身體 (Mood and Body)的關係，無需任何文字說明！
若夠眼尖的話可發現，裡頭隱藏著秘密人物！原來只要被「羞辱」，人人都可以是蜘蛛人ＸＤ～
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偏差和變異之權衡 (Bias-Variance Tradeoff)
閱讀論文的時候有兩個名詞我一直想不出來它在說什麼，當時我這麼翻譯「在給定一個固定數量的訓練例子，可能超過符合(overfit)一個過度大數量的子空間，或不足符合(underfit)一個不足夠數量的子空間。」
看到圖示之後，總算豁然開朗～原來跟偏差和變異之權衡 (Bias-Variance Tradeoff)有關！
[paper] Example-Based Image Color and Tone Style Enhancement – Conclusions
7 Conclusions 結論
在這篇論文中，他已經發展一個方法，從影像例子學習色彩和色調的風格，這個方法可以發現在相對應的影像對中色彩和色調的潛在的數學關係。這個框架已成功地應用在兩個情境：
- 藉由轉換高階相機的風格來增強低品質的影像
- 藉由學習攝影師和設計師的風格來增強影像
[paper] Example-Based Image Color and Tone Style Enhancement – 6.2
6 APPLICATIONS AND RESULTS
在這個章節，他應用他的色彩和色調風格增強的方法在兩種情境上：
- 透過高階相機的風格轉換低品質的數位相片。
- 使用學習自攝影師和設計師的風格增強數位相片。
[paper] Example-Based Image Color and Tone Style Enhancement – 6.1
6 Applications and Results
在這個章節，他應用他的色彩和色調風格增強的方法在兩種情境上：
- 透過高階相機的風格轉換低品質的數位相片。
- 使用學習自攝影師和設計師的風格增強數位相片。
[paper] Example-Based Image Color and Tone Style Enhancement – 5
上個章節談論該篇paper的技術架構的前半部份：如何學習色彩和梯度映射。
4. Learning Color and Gradient Mappings
- 4.1 Hierarchical Feature Space Subdivision 階層特徵空間子分割
- 4.2 Learning Local Color Mappings 學習區域色彩映射關係
- 4.3 Learning Mappings for luminance Gradient 學習亮度梯度映射關係
接下來技術架構的後半部份：如何色彩和色調的風格增強。
5 Color and Tone Style Enhancement
- 5.1 Spatially Coherent Color and Tone Mapping 空間連貫色彩和色調映射
- 5.2 Luminance Gradient Mapping 亮度梯度映射
- 5.3 Tone Optimization 色調最佳化
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