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   这是2018 ECCV一篇做去雨工作的论文，论文的主要解决目前去雨算法里的两个问题，一个是目前的方法只关注一个小的区域，而没有关注全局的语义信息；一个是它们将去雨的步骤分散在不同阶段进行，彼此之间没有联系。所以这篇论文的核心思想如下：1.由于背景信息对于图像去雨非常重要，这 ...
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   这是2018一篇做去雨的论文，主要针对的是目前的去雨方法只能处理一类雨水的图片，而没有考虑不同密度和尺度的雨水，因此通用性不是很好。如果是将数据集给扩展成不同的雨水密度的数据集，单一的网络无法处理这种多密度的雨水分布。如果是为不同密度的雨水设计网络，又缺少灵活性，所以这篇文 ...
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   LSTM是一种特殊结构的RNN,所以这里可以先理解一下RNN。 RNN   RNN是一种具有反馈结构的神经网络，其输出不但与当前输入和网络权值有关系，也和之前网络的输入有关系；RNN通过添加跨越时间点的自连接隐藏层,对时间进行建模，也就是说，隐藏层的反 ...
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   这也是2018CVPR一篇做denoise的论文。这篇论文的侧重点是盲去噪，即事先不知道噪声的概率模型，实现对图像中的噪声消除。这篇论文通过GAN对噪声分布进行建模，获得建立的模型生成噪声样本，与干净的图像构成训练数据集，训练网络实现盲去噪。   目前的 ...
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第一篇博客(My First Blog)   前一段时间刚把DPED和hdrnet的代码用单反数据集跑了一边，现在还在等快手那边进一步的报告建议。于是没事就尝试自己打了自己的github博客，在这里做一下简短的记录吧。   由于主要参考了别人的教程，这里我就简 ...
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   BN层,顾名思义嘛,就是归一化的作用,在深度学习里很常用,这里来简要梳理一下BN层的相关知识. 1 BN层引出的目的   神经网络在进行训练时,主要是用来学习数据的分布规律,如果数据的训练部分和测试部分分布不一样,那么网络的泛化能力会变得非常差.而且对于 ...
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   这是我本人所做的第一个比较正式的深度学习项目，现在项目做完已经两三个月了，写一下对这个项目的总结。   首先项目的目的，即利用kinect相机获取的RGBD图像，分别将其RGB特征和深度特征提取出来，进行融合，最后实现分类，并在目标检测框架下实现目标检测 ...
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   这是2017年CVPR做快速风格迁移的一篇论文，由于首先需要提高单幅图片的质量，对于这篇论文，本人还是先关注一下如何生成图像以及构建空间上的损失函数。这篇论文对于当前一般转换中使用的前馈网络里出现的问题，例如训练的照片分辨率比较固定，导致测试图片偏离训练图片尺寸太大或者太小 ...
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   这是2017腾讯AI Lab的一篇论文，当前阶段主要关注空间上图像质量的风格转换，对于时间方面的后续在做视频时再补充。 空间风格转换   和DPED一样，论文的idea是将网络分成了生成网络和损失网络两个部分，生成网络用来生成图片，损失网络用来产生损失函 ...
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   这篇文章基本沿用了前面构建损失函数的一些思路，对于损失函数部分，这里的纹理损失函数仍然是基于Gram算子的，不同的是，这里的Gram算子只针对一张图作为目标，以其他图像的Gram算子和它的几何距离作为，定义如下： L_T=\sum_{l \epsilon L_T}||G^l ...
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