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   一篇期刊的论文，进行多任务图像增强。不同任务之间共享encoder，根据任务的不同，生成不同的语义图进行引导。整体结构图如下所示:    如上图所示，这里首先是一个encoder，将输入图进行下采样。然后估计语义引导图根据不同的操作算子。 ...
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字数统计: 833字 | 阅读时长 ≈ 3分钟
   2019 cvpr的一篇论文，做的是图像分解的先验。个人理解就是分别学习分解图像的先验，遵循的思路是18年DIP那篇论文的思路。即图像恢复任务里，网络会先学习图像的简单自然部分，这里亦然，出发点是混合层的图像比它们单独的组分更加复杂，因此可以进行无监督的分解。在图像的各个组 ...
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字数统计: 481字 | 阅读时长 ≈ 2分钟
   2018 cvpr的一篇论文，做的是字体风格迁移。这里分为了两步，第一步是对整体的字体形状进行建模，第二步是迁移颜色和纹理。分别用GlyphNet和 OrnaNet 两个部分操作。整体结构如下所示：    首先对于GlyphNet，其输入 ...
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   2018 ECCV的一篇论文，通过给定不同的算子实现单网络处理不同的任务。个人感觉meta-SR应该借鉴了这篇论文的思路，感觉有点意思的。   论文要解决的问题是，一般的网络一次只能为一种操作参数学习。所以这里提出了一种双路学习策略，针对不同的操作参数动 ...
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   2019 TIP的一篇论文，将网络分别用来学习全局的内容特征和边缘细节特征。有点类似于之前分别学习高低频的思想。其中内容部分用来增亮场景，是一个编解码结构，而细节部分使用一个RNN,用来预测结构化信息。为了增强鲁棒性，在训练中还向图片里添加高斯噪声，从而使得模型有去噪效果。 ...
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   2019 cvpr一篇做style transfer的论文。引入转换矩阵进行风格转换。矩阵通过两个简单的CNN获得，该矩阵可以控制不同level的风格loss，并且具有较高的有效性，保留内容属性。整体结构如下所示：    整体的编解码网络 ...
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   2019 CVPR一篇做风格迁移的论文。这篇论文和前面一样，也是注重于对内容的转换。这里在encoder和decoder之间加入内容转换模块，可以控制风格并达到对风格感知的内容edit。在对内容进行调整时，这里需要对特定的物体达到特定的效果，所以这里还利用相似的内容在照片和 ...
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字数统计: 486字 | 阅读时长 ≈ 2分钟
   cvpr 2019一篇做style transfer的一篇论文，思路和上一篇有点像。这篇论文的基本思路是获得全局和局部的style风格，同时也使用多尺度特征和特定的loss。   过去做任意style transfer的方法包括AdaIN，Avatar- ...
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   这是2019年CVPR的一篇风格迁移的论文，通过给内容图像添加attention，使得风格能更好的和内容的对应区域匹配上。同时还使用多尺度特征交换，使得不同层级风格融合不同的特征。目前的风格迁移存在着引入扭曲风格、产生不足够风格等问题。attention模块可以关注内容图像 ...
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   这篇论文的思想是移除噪声，同时保留结构信息的图像增强。采取的方式是在光照图上施加L1 约束，同时使用保真项在反射图的梯度上去保留结构化信息，同时获得保留结构的反射图和局部平滑的光照图，并估计出噪声，采取拉格朗日优化方法去解决这个优化问题。   当有噪声时 ...
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