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   论文出发点是要解决多任务的图像画质增强问题，并说明借助多任务获得的共享特征可以达到更好的效果。首先论文使用了特定的网络结构SGN，可以达到较快的速度，其次是提出可以用于不同特性增强的增强方法，具体来说，是使用IN和AdaIN，通过将条件输入转换到隐层空间。整体结构如下图所示 ...
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   2020 MM，做非均匀光照条件增强。即首先借助Retinex去获得欠曝和过曝两个区域，然后两个过曝欠曝处理的结果和输入图经过融合网络进行融合，最后融合之后的结果通过恢复网络，进行噪声去除。此外，作者还提出一种新的合成仿真数据的方式,pipeline如下所示: ...
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字数统计: 443字 | 阅读时长 ≈ 2分钟
   2020 TPAMI，通过3D LUT操作实现快速图像画质增强，也是即hdrnet之后少有的能从快速底层角度做图像增强的工作。3D LUT已经被广泛应用在调整图像的颜色上，但是它们都是人工设计的，因此该论文对该方法进行了网络上的实现。论文的核心是学习多个基本的3D LUT， ...
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   2020 ECCV，借鉴了Lattice滤波器的思想设计网络，每一个LB的系数是由Attention机制得到的，因此系数可以自适应调整。通过使用LB模块，可以使得最终效果达到轻量级的效果。LB的组成方式是通过残差模块RB以不同方式组合得到。LB结构示意图如下所示: ...
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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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字数统计: 2,626字 | 阅读时长 ≈ 9分钟
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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   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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   2019 cvpr的一篇论文，因为不是做这个方向的，所以有些地方理解只是粗略了解一下，但是感觉论文还是有些inspiration的。论文的核心是不使用额外的几何和深度信息，实现快速的光照估计。首先是使用decoder估计出一个球面谐波（虽然不知道是啥）。其次，球面谐波系数可 ...
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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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