摘要：
最近在尝试去噪这个方向的学习 DnCNN、FFDnet、CBDnet这三篇觉得应该是联系十分紧密的一个系列，是逐步泛化，逐步考虑增加噪声复杂的一个过程，DnCNN主要针对高斯噪声进行去噪，强调残差学习和BN的作用，FFDnet考虑将高斯噪声泛化为更加复杂的真实噪声，将噪声水平图作为网络输入的一部分， 阅读全文
posted @ 2019-09-10 14:07
浩小浩
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Gated Fusion Network for Joint Image Deblurring and Super-Resolution Abstract 由于传感器和物体之间的相对运动，由移动或静止相机捕获的图像不可避免地会受到运动模糊的影响。本文主要关注存在运动模糊的超分辨任务。提出了一种深度门 阅读全文
posted @ 2019-07-23 18:54
浩小浩
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Learning Warped Guidance for Blind Face Restoration & Exemplar Guided Face Image Super-Resolution without Facial Landmarks Introduction 面部图像超分辨Face im 阅读全文
posted @ 2019-07-23 18:34
浩小浩
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Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform Abstract 在单图像超分辨（SR）的高质量重建上，虽然使用CNN会有很好的结果，但是如何恢复自然且逼真的纹理仍是一个 阅读全文
posted @ 2019-07-23 18:18
浩小浩
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Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer 1 简介 经典的单图超分辨技术(SISR)因为低分辨图片固有的信息丢失而变得极具挑战，基于参考图片Red的超分辨技术(RefSR)可以在参考图片的帮助下恢复出高分辨图片的更多细节。然而现有的RefSR 阅读全文
posted @ 2019-07-23 18:02
浩小浩
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主要是通过Anaconda环境下配置Pytorch 这篇主要是在Anaconda下安装无CUDA版本的Pytorch，由于后来清华镜像源下线之后，Anaconda下安装似乎是非常缓慢，所以还是建议直接用PIP安装 一、安装Anaconda 1 进入官网，选择相应版本的Anaconda下载（可能需要不 阅读全文
posted @ 2019-03-04 19:45
浩小浩
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传送门 http://acm.hit.edu.cn/hoj/problem/view?id=1797 总体的思路是遍历可以到达的' . ',将其对应的vis数组化为1，然后统计所有为1的vis项; ①常用的加边法,防止越界 ②初始化,不然两次相同的输入得到的结果会不同,由于是二维数组,能力有限,只好 阅读全文
posted @ 2016-12-18 21:59
浩小浩
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新手上路之我的水题之路 刚开始时，我首先想到的是定义一个int数组，然后让输入的数字从最低位开始在循环不断地*base，从而将 k进制转化成十进制；然后再作取模判断就可以了； 这时在将最低位到最高位依次乘以相应的n次幂是，需要知道读入数字的位数： 然后得到了k进制转化成十进制的简单代码： 但是用这样 阅读全文
posted @ 2016-10-26 12:43
浩小浩
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