VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE
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
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2023-09-13 15:49
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VDSR-Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks阅读笔记
摘要：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
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2023-09-13 15:47
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Unsupervised Degradation Representation Learning f
摘要：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
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2023-09-13 15:45
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Transformer-empowered Multi-scale Contextual Matching and Aggregation for
摘要：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
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2023-09-13 15:43
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Swin Transformer
摘要：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
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2023-09-13 15:38
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PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models
摘要：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
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2023-09-13 15:37
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Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function
摘要：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
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2023-09-13 15:36
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ESRT
摘要：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
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2023-09-13 15:35
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AlexNet
摘要：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
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2023-09-13 15:33
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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
摘要：（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-
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2023-09-13 15:32
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