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   2019 ICCV的一篇论文。主要是用了一个新的网络结构，如下所示:    论文首先提出，图像恢复算法可以不依赖于物理模型的设计。其次，预处理算法也是一个问题，最后是多尺度的估计，这里会遇到bottleneck的问题，所以这里使用了如上 ...
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   最近刚忙完，闲来没事看了这篇论文，是ICCV 2019的一篇论文，是在deblur GAN基础上的进一步发展。其核心思想包括：1.使用基于FPN的框架，其backbone可以是resnet或者mobilenet；2.使用relativistic-GAN,包括global和l ...
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   2019 ICCV的一篇oral，借鉴美学评价里的相对质量用在图像超分辨里作为loss，从而从可量化的角度优化SR的感知质量。论文主要是分成三个步骤，分别是获得排序的数据集，训练排序器ranker，和训练rankSRGAN。整体流程图如下所示:   ...
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   2019 ICCV的一篇论文，将HDR和超分辨放在一起做。思路是将输入图像分成高低频，分别进行处理。这个任务的问题在于，在LR图像里，高频细节是缺失的，在SDR图像里，局部的对比度是缺失的。所以需要对这两个问题同时解决。所以有必要将图像分成高频和低频两个部分，对于高频部分， ...
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   好久没有写博客了，感觉后面写博客的时间越来越少了，毕竟精力有限。。。。这是刚刚在arxiv上挂出来的一篇论文，感觉有点意思。来看一下它主要在干些啥。。。   这篇论文提出的问题是如何对一张图像中低曝光区域进行增强，因为噪声多集中在图像中比较暗的区域，所以 ...
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主要参考了知乎和CSDN上的一些总结，毕竟自己看论文有点慢，仅作为自己学习的记录，他人学习的话还是看知乎或者别人的博客吧。文后放上自己引用的链接，侵删。 概念   即少样本学习，如何使用少量的样本达到较大的泛化性能。在少量的样本上进行学习，在大量的样本上达到较好的泛化性能。例如， ...
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主要参考了知乎和CSDN上的一些总结，毕竟自己看论文有点慢，仅作为自己学习的记录，他人学习的话还是看知乎或者别人的博客吧。文后放上自己引用的链接，侵删。 概念   简而言之就是将已经训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。例如domain adaptation就是其中一种 ...
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   2019CVPR的一篇论文，做的是少样本色彩化。解决的是样本数量小，且容易忽略较少个例的问题，即只关注主要的颜色迁移而忽略次要的色彩迁移。所以这篇论文的要点是使用少样本，可以进行少样本上色，借鉴memory网络里从训练集里给定的颜色信息，通过查询的方式获得这些信息。并且使用 ...
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   2018 cvpr的一篇论文，使用meta网络实现多风格转换。解决的问题是一般风格网络只能转换一种风格的问题。这里通过一个meta网络对不同输入的风格图像产生不同的网络参数，这些参数作为图像转换网络的参数，也就是转换网络的参数被meta网络决定。总体结构图如下所示: ...
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   2019 TIP一篇做图像增强的论文，从一个新的角度对图像增强做阐述，个人感觉有点难懂。首先，论文提出一个大气光吸收模型，可以用来合理的解释大气光吸收的过程，其还可以恢复出一些隐藏的细节。其次，论文说明吸收光线的散射图的最小通道是高局部相似的，可以被超像素约束，可以在增强的 ...
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