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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 阅读全文
posted @ 2025-04-18 14:29
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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 阅读全文
posted @ 2025-04-18 14:12
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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 阅读全文
posted @ 2025-04-18 13:47
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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 阅读全文
posted @ 2025-04-18 12:15
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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（？） 阅读全文
posted @ 2025-04-18 12:02
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OCTUF CUHK CVPR’23 Proposed Method Overall Arch 近端梯度下降 (proximal gradient descent, PGD) 用于求解线性反问题的常用方法。该方法带有 惯性项 (inertial term) 更易收敛到最优。 OCTUF 更新步骤如下 阅读全文
posted @ 2025-04-18 11:51
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摘要：
CSNet HIT TIP 2020 Architecture Overview Highlights: end-to-end mapping encoder-decoder block-based compressed sensing (BCS) non-overlapping. (有什么好处，为 阅读全文
posted @ 2025-04-18 11:44
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AMP-Net UESTC TIP 2021 Introduction 再次提到 “structureinducing regularizers” (结构诱导的正则化项) 如某些变换域的稀疏性、低秩等。 再次提到压缩感知重建是求解一个欠定的线性逆系统 (under-determined linear 阅读全文
posted @ 2025-04-18 03:42
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ISTA-Net KAUST CVPR’18 Introduction 利用信号固有的冗余性，CS 策略可以边采样边压缩，相较于传统 JPEG 技术等“先采样后压缩”策略，节省带宽和存储空间 CS 证明，只要信号在某些变换域中表现出 稀疏性 (sparsity)，则可以用比 Nyquist 采样定理 阅读全文
posted @ 2025-04-18 01:58
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