06 2022 档案
摘要：FD-GAN（2018-NeurIPS） FD-GAN: Generative Adversarial Networks with Fusion-discriminator for Single Image Dehazing 摘要 近年来，卷积神经网络（CNN）在单幅图像去噪方面取得了很大的进步，在
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摘要：FMEN（2022-CVPR） Fast and Memory-Efficient Network Towards Efficient Image Super-Resolution 摘要 运行时间和内存消耗是在资源受限设备上部署高效图像超分辨率（EISR）模型的两个重要方面。EISR的最新进展利用具
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摘要：KCKE（2022-CVPR） Learning Multiple Adverse Weather Removal via Two-stage Knowledge Learning and Multi-contrastive Regularization: Toward a Unified Mode
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摘要：ESRGCNN（2022-CVPR） Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network 摘要 具有强大学习能力的 CNN 被广泛用于解决超分辨率问题。然而，CNN 依赖于更深的网络架构来提高图像超分辨
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摘要：BSNR（2022-CVPR） Blueprint Separable Residual Network for Efficient Image Super-Resolution 摘要 单图像超分辨率（SISR）的最新进展已经取得了非凡的性能，但计算成本太高而无法应用于边缘设备。为了缓解这个问题，已
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摘要：D4（2022-CVPR） D4: Self-augmented Unpaired Image Dehazing via Density and Depth Decomposition 摘要 为了克服在合成模糊-干净图像对上训练的去雾模型的过度拟合问题，最近的许多方法试图通过对非配对数据进行训练来提
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摘要：KDDN（2020-CVPR） Distilling Image Dehazing with Heterogeneous Task Imitation 摘要 最先进的深度除雾模型在训练中往往是困难的。知识蒸馏使得利用教师网络训练学生网络成为可能。然而，大多数的知识蒸馏方法都是应用于图像分类、语义分割
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