0.背景 这篇论文是2017年11月29号第一次提交到arxiv并紧接着30号就提交了V2版本的. 近些年DCNN模型在图像生成和修复上面表现很好,大部分人认为好的原因主要是由于网络基于大量的图片训练,从数据中获取了足够的信息,从而使得模型性能这么好.然而Dmitry Ulyanov等人的这篇论文让我们看到了不一样的解释,他们通过实验发现: 人为设计的网络结构(主要还是cnn,毕竟这里讨论的是图像)本身就能够抓取大量低层级的图像统计先验信息,也就是说网络结构本身就差不多等于传统的如hog等这样人…

CVPR2017的一篇论文 Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration: 一般的,image restoration(IR)任务旨在从观察的退化变量$y$(退化模型,如式子1)中,恢复潜在的干净图像$x$ $y \text{} =\text{}\textbf{H}x\text{}+\text{}v $ where $\textbf{H}$denotes 退化矩阵,$\textbf{v}$denotes 加性高斯白噪声(additi…

一般的,image restoration(IR)任务旨在从观察的退化变量$y$(退化模型,如式子1)中,恢复潜在的干净图像$x$ $y \text{} =\text{}\textbf{H}x\text{}+\text{}v $ where $\textbf{H}$denotes 退化矩阵,$\textbf{v}$denotes 加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise) with 标准差$\sigma$ 指定不同的退化矩阵$\textbf{H}$,对应着不同的…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…

R2CNN 论文Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection与RRPN(Arbitrary-Oriented Scene Text Detection via Rotation Proposals)均提出了检测出任意角度的文字目标框的方法.两篇论文是同一年出的(2017,R2CNN在RRPN之后3个月,并且在论文中做了结果对比),两个方法的主要区别在于得到候选框角度的网络位置,在RRPN中是在RPN中产生带角度…

2017-2018_OCR_papers 1. 简单背景 基于深度的OCR方法的发展历程 近年来OCR发展热点与趋势 检测方法按照主题进行分类 2. ECCV + CVPR + ICCV +AAAI 检测 水平文本 Shangxuan Tian--[ICCV2017]WeText_Scene Text Detection under Weak Supervision Shitala Prasad--[ECCV2018]Using Object Information for Spotting T…

introduction 图像恢复目标函数一般形式: 前一项为保真项(fidelity),后一项为惩罚项,一般只与去噪有关. 基于模型的优化方法可以灵活地使用不同的退化矩阵H来处理不同的图像恢复问题,而判别学习方法通过训练图像对数据集来学习图像退化模型. 基于模型的优化方法可以灵活的处理不同的逆问题(inverse problem),但通常耗时较多,而且需要复杂的先验,而判别学习方法速度快,但应用范围受一定限制. 采用分裂变量的方法(ADMM.半二次分裂(HQS)等),可以将判别学习方法训练的C…

学习深度CNN去噪先验用于图像恢复(Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration)-Kai Zhang 代码:https://github.com/cszn/IRCNN 机翻: 基于模型的优化方法和区别的学习方法已经解决各种逆问题的两种主要策略在低级视觉领域.通常情况下,这两种方法有各自的优点和缺点,例如,基于模型的优化方法处理不同的逆问题很灵活,但通常需要花费大量时间和复杂的先验信息来获得良好表现; 同时,基于区别学习方法测试速度…

CVPR2018_Crafting a Toolchain for Image Restoration by Deep Reinforcement Learning http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/RL-Restore/ 强化学习的入门介绍:https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73327378 https://www.zhihu.com/question/41775291 CNN在l…

深度学习中潜藏的稀疏表达 Deep Networks for Image Super-Resolution with Sparse Prior http://www.ifp.illinois.edu/~dingliu2/iccv15/ 浅谈深度学习中潜藏的稀疏表达 | 统计之都https://cosx.org/2016/06/discussion-of-sparse-coding-in-deep-learning 浅谈深度学习中潜藏的稀疏表达 - 菜鸡一枚 - 博客园 http://www.cn…