博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito Koishida 摘要 语音超分辨率(SSR)或语音带宽扩展的目标是由给定的低分辨率语音信号生成缺失的高频分量.它有提高电信质量的潜力.我们提出了一种新的SSR方法,该方法利用生成对抗网络(GANs)和正则化(regularization)方法来稳定GAN训练.生成器网络是有一维卷积核的卷积自编码器,…

Capel, David, and Andrew Zisserman. "Computer vision applied to super resolution." Signal Processing Magazine, IEEE 20, no. 3 (2003): 75-86. 简介 超分辨率重建的目的是使用一组低分辨率的图像来估计一副高分辨率图像.重建主要通过两个步骤来完成:配准低分辨率的图片组到一个公共的坐标系,然后使用图像的生成模型(generative image model…

Super Resolution Accepted : 121   Submit : 187 Time Limit : 1000 MS   Memory Limit : 65536 KB  Super Resolution Bobo has an n×m picture consists of black and white pixels. He loves the picture so he would like to scale it a×b times. That is, to repla…

ASEGAN:WGAN音频超分辨率 这篇文章并不具有权威性,因为没有发表,说不定是外国的某个大学的毕业设计,或者课程结束后的作业.或者实验报告. CS230: Deep Learning, Spring 2018, Stanford University, CA. (LateX template borrowed from NIPS 2017.) 作者:Jonathan Gomes-Selman, Arjun Sawhney, WoodyWang 摘要 本文提出使用Wasserstein(沃瑟斯…

Google Pixel 超分辨率--Super Resolution Zoom Google 的Super Res Zoom技术,主要用于在zoom时增强画面细节以及提升在夜景下的效果. 文章的主要贡献有: ·       使用多帧图像超分辨算法代替去马赛克算法 ·       引入自适应核插值和融合算法.其自适应于图像的局部结构,对稀疏采样的数据进行拟合. ·       提出了运动鲁棒模型,对局部运动.遮挡.配准失败区域有较好的的鲁棒性 ·       分析了手部震颤规律,并说明了其做为亚…

A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读(SIGMOD 2021) 本篇博客是对A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation的一些重要idea的解读,原文连接为:A Unified Deep Model of Learning f…

Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读(VLDB 2021) 本篇博客是对Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文的解读.原文链接为p1950-liu.pdf (vldb.org) 本文设计一种基于集成深度神经网络的基于查询的选择度估…

背景与思路来源 目前 SR 模型中合成 LR 使用的模糊核问题 目前大多数 SR 的 model 都是用的合成下采样图片来进行训练的,而这些合成的图片常常使用的是 MATLAB 里面的 imresize 函数来进行实现的,这样的做法也就是会使得 SR-kernel 是固定和理想.当然还有很多是用各向同性或者各向异性的高斯核作为模糊核通过下式来得到 LR 图像: \[I_{LR} = (I_{HR} * k_s) \downarrow_s \] 不过用这些模糊核合成的图片与真实场景图片都不太符,因…

  准确地说,RAISR并不是用来压缩图像的,而是用来upsample图像的. 众所周知,图片缩小到半分辨率后,在拉回原大小,会出现强烈的锯齿.从80年代开始就有很多super sampling的方法,要么从多张低分辨率的图构建出高分辨率,要么从单张“猜测”出高分辨率.本质上其实都是针对边缘搞事情.从锯齿状的边缘恢复出一条带斜率的线段. 用机器学习做这件事情,基本框架是1. 拿到大量高分辨率的图像,对图片做分块,比如4x4.2. 每个块都缩小到半分辨率.3. 用半分辨率的块作为输入,全分辨率的块…

碰到这个问题,一般都是build.gradle中导入的包不匹配的问题,如TabLayout与ViewPager搭配使用的时候,必须保持导入包的版本一致 compile 'com.android.support:recyclerview-v7:23.1.1' // RecyclerView compile 'com.android.support:design:23.1.1' // TabLayout 参考: http://stackoverflow.com/questions/36682929/…

使用深度学习的超分辨率介绍 关于使用深度学习进行超分辨率的各种组件,损失函数和度量的详细讨论. 介绍 超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像恢复高分辨率(HR)图像的过程.由于较小的空间分辨率(即尺寸)或由于退化的结果(例如模糊),图像可能具有"较低分辨率".我们可以通过以下等式将HR和LR图像联系起来:LR = degradation(HR) 显然,在应用降级函数时,我们从HR图像获得LR图像.但是,我们可以反过来吗?在理想的情况下,是的!如果我们知道确切的降级函数,通过将其逆应用于…

加尔各答印度统计研究所,作者: Pulak Purkait (pulak_r@isical.ac.in) 2013 年 代码:CodeForge.cn http://www.codeforge.cn/article/239282/…

本文链接:https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/89207640由于最近做到了一些 3D Hand Pose Estimation 相关的内容,因而看了这篇CVPR19的 oral 论文,官方说公布源代码,但是github给的是个空repo,希望早点开源吧. 近些年来,基于 RGB图像+depth map 的 3D Hand Pose Estimation 在多个数据榜上基本饱和了,而由于本身2D single rgb image 生…

Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kernels: 一旦退化模型被定义,下一步就是使用公式表示能量函数(energy function,也可以称为目标函数).通过MAP(Maximum A Posterriori) probability, 能量函数能够被给出: $min_{x}\frac{1}{2\sigma^{2}}||\textbf{y} - (x\downarrow_{s})\otimes \textbf{k}|…

http://www.codemachine.com/courses.html#kerdbg Windows Kernel Internals for Security Researchers This course takes a deep dive into the internals of the Windows kernel from a security perspective. Attendees learn about behind the scenes working of va…

1 Introduction Real solving of polynomials is a fundamental problem with a wide application range. This package is targeted at providing black-box implementations of state-of-the-art algorithms to determine, compare, and approximate real roots of uni…

这篇论文主要是讲人脸修复的,所谓人脸修复,其实就是将低清的,或者经过压缩等操作的人脸图像进行高清复原.这可以近似为针对人脸的图像修复工作.在图像修复中,我们都会假设退化的图像是高清图像经过某种函数映射后得到的(比如,由高清图像得到一张模糊的图像可能是使用了高斯模糊核),因此,图像修复的本质就是把这个函数映射找出来.由于神经网络可以近似任意函数,因此在深度学习时代,图像修复已经是一个被解决得比较好的问题了.比如,在图像去噪或者超分任务中,U-Net.FCN 之类的网络结构已经成为标配了. 不过,针…

目录 前言 简介 论文概述 论文主要内容 MPIIGaze数据集 引入CNN的新Gaze Estimation方法 人脸对齐与3D头部姿态判断 归一化 使用CNN进行视线检测 论文作者进行的实验及结果 跨数据集测试 数据集内测试 算法的效果验证 笔者的遗留问题 前言 简介 在使用神经网络解决Gaze Estimation的问题上,Appearance-Based Gaze Estimation in the Wild是非常基础的一篇论文.本篇博客主要尝试简单介绍论文使用的主要方法,并大致总结论文…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre…

From:  http://www.pamitc.org/cvpr15/program.php Official Program for CVPR 2015 Monday, June 8 8:30am-8:40am Ballrooms A,B,C Rooms 302,304,306 Opening Remarks from Conference Chairs The opening remarks will be made from Ballrooms A,B,C, but a live vid…

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca…

http://www.cv-foundation.org/openaccess/CVPR2016.py ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1   Deep Compositional Captioning: Descr…

CVPR2015 Papers震撼来袭! CVPR 2015的文章可以下载了,如果链接无法下载,可以在Google上通过搜索paper名字下载(友情提示:可以使用filetype:pdf命令). Going Deeper With ConvolutionsChristian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke…

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my…

CVPR2016 Paper list ORAL SESSIONImage Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1 Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories Witho…

这篇blog,原来是西弗吉利亚大学的Li xin整理的,CV代码相当的全,不知道要经过多长时间的积累才会有这么丰富的资源,在此谢谢LI Xin .我现在分享给大家,希望可以共同进步!还有,我需要说一下,不管你的理论有多么漂亮,不管你有多聪明,如果没有实验来证明,那么都是错误的.  OK~本博文未经允许,禁止转载哦!  By  wei shen Reproducible Research in Computational Science “It doesn't matter how beautif…

转:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [Oxfo…

from:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [O…

Research Guide for Video Frame Interpolation with Deep Learning This blog is from: https://heartbeat.fritz.ai/research-guide-for-video-frame-interpolation-with-deep-learning-519ab2eb3dda In this research guide, we’ll look at deep learning papers aime…