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摘要:质量评估:同时评估平滑区域的块效应,以及纹理区域的模糊程度,从而评估deblocked images的图像质量。 阅读全文
posted @ 2019-10-08 11:20 RyanXing 阅读 (14) 评论 (0) 编辑
摘要:图像去噪:在RDN的基础上,通过一个LSTM决定RDB的重要性。 阅读全文
posted @ 2019-10-03 22:47 RyanXing 阅读 (17) 评论 (0) 编辑
摘要:深度学习网络(RDN):在block内和全局采用短连接和稠密连接的网络结构:Residual dense block & network。 阅读全文
posted @ 2019-10-02 14:37 RyanXing 阅读 (31) 评论 (0) 编辑
摘要:图像分割:根据语义分割信息,生成仿射变换参数,对SR网络中间层特征进行仿射变换。方法类似于BN,对特征进行正则化。但这里是置入类别先验。 阅读全文
posted @ 2019-10-02 11:35 RyanXing 阅读 (20) 评论 (0) 编辑
摘要:图像盲去噪(CBDNet):通过一个子网络,预测噪声水平图,输入增强网络。本文还尝试建模真实噪声。 阅读全文
posted @ 2019-10-01 14:00 RyanXing 阅读 (20) 评论 (0) 编辑
摘要:图像去噪(FFDNet):将噪声标准差输入网络,引导非盲去噪网络。考虑用正交初始化,对去噪网络和map处理网络解耦。 阅读全文
posted @ 2019-09-30 13:20 RyanXing 阅读 (18) 评论 (0) 编辑
摘要:图像去噪(DnCNN):应该是第一篇将DNN用于高斯去噪的网络。 阅读全文
posted @ 2019-09-30 10:18 RyanXing 阅读 (12) 评论 (0) 编辑
摘要:压缩视频质量提升(MFQE):基于“好帧补偿差帧”的思想,提出了一种针对压缩视频的质量增强方法。已被TPAMI接收。 阅读全文
posted @ 2019-09-29 22:59 RyanXing 阅读 (44) 评论 (0) 编辑
摘要:医学图像分割(UNet):引用量超过8k的、用于医学图像分割的网络结构。UNet短小精悍,靠的是稠密拼接、降采样升采样结构以放大感受野面积。 阅读全文
posted @ 2019-09-29 17:04 RyanXing 阅读 (19) 评论 (0) 编辑
摘要:图像分类(DenseNet):稠密连接(增大冗余,提高泛化能力),同时减小特征图数量(减小冗余)。 阅读全文
posted @ 2019-09-29 11:44 RyanXing 阅读 (20) 评论 (0) 编辑
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