摘要:
(VGG)VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 阅读笔记(22.10.05) 摘要:本文研究在大规模图像识别设置中卷积网络深度对其准确性的影响。主要贡献是对使用(3,3)卷积核的体系结构增加深度的网络进行 阅读全文
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Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(VDSR)阅读笔记(22.10.07)使用深度卷积网络的精确图像超分辨率 摘要:使用一个非常深的卷积神经网络,灵感来源于VGG-Net。本文发现,网络深度增加 阅读全文
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Unsupervised Degradation Representation Learning for Blind Super-Resolution文献阅读 (2022.09.28)盲超分辨率的退化表征(向量)学习 摘要:大多数基于CNN的SR都是基于退化固定且可知这一假设。但是实际退化和假设不一 阅读全文
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Transformer-empowered Multi-scale Contextual Matching and Aggregation for Multi-contrast MRI Super-resolution(阅读文献)10.12 基于变压器的磁共振多对比度超分辨率多尺度背景匹配与聚合 摘 阅读全文
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Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows使用移动窗口的分层视觉转换器阅读笔记 摘要:提出Swin Transformer,作为计算机视觉的通用主干网络。将Transformer应用到是视觉领域的挑战 阅读全文
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PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models 阅读笔记(11.2) 摘要:优化MSE指标通常会导致模糊,特别是在高方差(详细)区域。我们提出了一种基于创建正确降尺度的 阅读全文
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Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function(阅读笔记)11.03 局部隐式图像函数(LIIF)表示连续中的图像,可以以任意高分辨率表示。 摘要:如何表示图像?当视觉世界以连续的方式呈现时,机器 阅读全文
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Abstract 随着深度学习的发展,单幅图像超分辨率(SISR)技术取得了长足的进步。近来越来越多的研究人员开始探索Transformer在计算机视觉任务中的应用。然而,Vision Transformer巨大的计算成本和高GPU内存占用问题阻碍了其脚步。在本文中,提出了一种用于SISR的新型高效 阅读全文
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Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(阅读笔记)22.10.04 ——AlexNet 摘要:本论文训练了一个5层卷积3层全连接层的网络,卷积层后面有最大池化层,全连接层最后有Softmax。使用了 阅读全文
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(MAE)Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners(掩码自动编码器是可扩展的视觉学习者)阅读笔记(10.27) 摘要:MAE是可扩展的计算机视觉自监督学习。原理:屏蔽输入图像的随机patch并重建缺失的像素。基于两个核心设计。一:非对称编码器- 阅读全文