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摘要： 一、Motivation 1、目前的方法严重依赖于具有像素级对齐的精确对齐配对数据集（感觉像是说L1，不确定==） 二、Contribution 使用离散傅里叶变换(DFT)将图像特征转换到频域，在计算预测图像和参考值GT 振幅和相位的SWD(Sliced Wasserstein Distance) 阅读全文

摘要： 一、Motivation （1）监督方法在收集低光/正光图像对时成本高。 （2）无监督方法投入大量精力来制作复杂的损失函数。 question：如何设计一种既能减轻对成对数据的依赖又能利用简单损失函数的训练范式 （3）普通CNN只是局部处理，很难进行和其他块的关注，但是基于self-attentio 阅读全文

摘要： /home/sdnu/anaconda3/envs/FFA_Domain/bin/python /media/sdnu/f9cc3556-f530-42b2-95df-64c823288321/home/sdnu/SXY/icassp/3/syn_pace_vg2/main.py r000da54f 阅读全文

摘要： VQ-VAE的目的是把图像压缩成离散向量 大佬链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/633744455 VQ-VAE的工作过程： 阅读全文

摘要： RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 1, 7, 7], expected input[4, 3, 258, 258] to have 1 channels, but got 3 channels instead 阅读全文

摘要： 1. Towards Effective Multiple-in-One Image Restoration: A Sequential and Prompt Learning Strategy 2. Learning from History: Task-agnostic Model Contra 阅读全文

摘要： class Get_gradient_nopadding_rgb(nn.Module): def __init__(self): super(Get_gradient_nopadding_rgb, self).__init__() kernel_v = [[0, -1, 0], [0, 0, 0], 阅读全文

摘要： 1. 任务描述: 给定输入LR深度图 和HR RGB 图像 ，引导DSR目的是在ground-truth深度图 监督的条件下，预测HR深度图 2. Network 本文提出的SGNet主要包括两部分，即梯度校准模块(GCM)和频率感知模块（FAM）。首先将RGB图像 和上采样后的LR深度图 送入到G 阅读全文

摘要： 生成热度图： import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np # 使用PIL读取图像 img = Image.open('img/high/5.png') # 将图像转换为灰度模式 img_gray = 阅读全文

摘要： 在傅立叶频谱图中，可以看到信号在不同频率下的强度分布。这个分布可以帮助我们理解信号的频率成分。例如，频谱图中的高峰表示该频率下的信号强度较大，而低谷则表示该频率下的信号强度较小。 对于二维的傅立叶频谱图，我们应该这么看，从内到外，每一个圆环，包含一个分辨率的全部信息。越是外圈的圆环，就对应于越是高分 阅读全文