合集-Image Inpainting & Restoration
摘要:Diffusion-based | GSDM SEU AAAI’24 一篇基于 Diffusion 的针对文本图像恢复(场景文本 STR + 手写文本 HTR)的文章。 Methodology Overview GSDM 由 SPM + RM 构成,如图所示 其中 Input: \(c \in \m
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摘要:开山作 | Context Encoder UCB CVPR’16 Basis 独立评估了编码器和解码器 通过微调 Encoder,该工作可被用于多种图像理解任务,如分类、目标检测、语义分割 提到,该工作是首个参数化的语义填充算法 提到,该工作可被作为一个视觉特征,用于在非参数化方法中计算近邻(?)
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摘要:InstructIR JMU ECCV’24 Introduction Image Restoration Such effects are commonly known in low-level computer vision as degradations (退化). IR 是 low-leve
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摘要:网络结构优化 | LIR UESTC MM’24 针对现有 IR 网络喜欢堆叠基本块、导致参数冗余和不必要计算等问题,提出轻量化的 LIR Baseline 网络。 Basis 一些关键词。 图像评价常用指标 PSNR (峰值信噪比) SSIM (结构相似性) LAA (Lightweight Ad
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摘要:Mamba × Transformer Durham arxiv Basis State Space Models (SSMs) - Mamba 基础理论,源于控制理论 Mamba - 选择性 SSMs 之一,与 Transformer 在长距离学习上优势互补。 Mamba: 长距离,pixel-w
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