目录 Residual dense block & network 和DenseNet的不同 摘要和结论 发表在2018年CVPR. 摘要和结论都在强调方法的优势.我们还是先从RDN的结构看起,再理解它的背景和思想. Residual dense block & network 乍一看,这种block结构就是在内部采用了稠密连接,在外部采用残差学习.并且,RDN在全局上也是类似的设计:内部稠密,整体残差.无论是RDB还是RDN,内部都同时采用了\(3 \times 3\)和\(1 \tim…

目录 1. 故事 2. 动机 3. 做法 3.1 DRDB 3.2 训练方法 4. 实验 发表于2019 Sensors.这篇文章的思想可能来源于2018 ECCV的SkipNet[11]. 没开源,和SkipNet基本一致,没什么创新点. 1. 故事 本文的改造对象是RDN.RDN由多个RDB组成,用于一般的图像恢复任务.但是,RDN只能用于单一水平的噪声[设计初衷是非盲的].作者希望在RDN的基础上实现两个目标: 能够盲去噪. 能够根据输入噪声的程度,动态调整RDB数量(同一RDN种跳过的R…

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…

目录 1. 相关工作 2. Residual Attention Network 2.1 Attention残差学习 2.2 自上而下和自下而上 2.3 正则化Attention 最近看了些关于attention的文章.Attention是比较好理解的人类视觉机制,但怎么用在计算机问题上并不简单. 实际上15年之前就已经有人将attention用于视觉任务,但为什么17年最简单的SENet取得了空前的成功?其中一个原因是,前人的工作大多考虑空间上的(spatial)注意力,而SENet另辟蹊径,…

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,…

一.Residual Attention Network 简介 这是CVPR2017的一篇paper,是商汤.清华.香港中文和北邮合作的文章.它在图像分类问题上,首次成功将极深卷积神经网络与人类视觉注意力机制进行有效的结合,并取得了远超之前网络结构的准确度与参数效率.仅用与ResNet-50相当的参数量和计算量就得到了远超过ResNet-152的分类性能. 二.Residual Attention Network 的提出 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制.人类视觉通过快速扫描全局…

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…

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…

目录 故事背景 方法 两种加速策略 网络设计 网络优化 失败设计 回头品味 实验 数据集和数据处理 结果 第二次阅读 本文不是第一个提出early exit思想的 写作流畅 网络回顾 其他 发表在ICLR 2018,Oral. 摘要 In this paper we investigate image classification with computational resource limits at test time. Two such settings are: 1. anytime…