Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network心得

最新推荐文章于 2021-08-10 15:59:32 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chentuocuo8953/article/details/81704193
博客指出，将预训练完成的标签添加到网络中，能对图像转换过程起到指导作用，体现了预训练标签在图像转换领域的重要价值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

预训练完成的标签添加在网络里  对图像转换过程有指导作用。

宋药师
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论文阅读：Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network
wang_chaochen的博客
12-31 3070
2018 CVPR : DID-MDN 本篇文章是2018年CVPR的一篇文章，也比较出名，很多文章都会进行对比，主要提出了一种基于密度感知的多流密集网络完成单幅图像去雨。 DID-MDN：a density-aware multi-stream densely connected convolutional neural network . 用于联合雨的密度估计和去雨。 该方法使网络本身能够自...
Curricular Contrastive Regularization for Physics-aware Single Image Dehazing大致解读
qq_54492880的博客
10-21 957
随着迭代次数的增加，anchor的质量提高，ultra-hard negative引起的歧义就会变小，ultra-hard negative就会变成hard negative，因此hard negative和ultra-hard negative可以看作是有效约束解空间的更好的下界。作者认为FDU使用与GAP(·)的共享结构来预测同时与T和a相关的潜在特征，FDU没有考虑到透射图和大气光的不同物理特性，因此PDU模块是在FDU模块的启发中进一步设计了双分支模块，将透射图和大气光分别不同的预测出来。
【论文阅读】Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network
Gillian_z
11-11 766
论文发表于CVPR2018
DID-MDN(Density-aware Single Image DE-reraining using a Multi-stream Dense Network)
有所为，有所成长
07-24 2248
19年7月刚入学研究生，之前大多学习的是控制方向，从新接触CV，由于英语基础差，读文章记忆力也不好，因此多写笔记
Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network运行问题汇总
qq_33980935的博客
03-11 343
paper名称： Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network 资源链接如下： link. 问题1： ImportError: bad magic number in ‘myutils’: b’\x03\xf3\r\n’ 解决： 删除文件夹内的.pyc文件，此文件时python编译过的。 问题2： ...
使用多流密集网络的密度感知单图像去雨
weixin_43869559的博客
10-09 352
使用多流密集网络的密度感知单图像去雨 怕忘记论文重要内容，写的简短提示 （Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network) paper:https://arxiv.org/abs/1802.07412 code:https://github.com/hezhangsprinter/DID-MDN 贡献...
CVPR2022 Image Dehazing Transformer with Transmission-Aware 3D代码
09-24
CVPR 2022 Image Dehazing Transformer with Transmission-Aware 3D Position Embedding 源代码，很有学习价值，大佬任文琦团队的最新去雾杰作，从3D定位的角度去思考去雾。CVPR 2022 Image Dehazing Transformer ...
Improving performance of tensor-based context-aware recommenders using Bias Tensor Factorization with context feature auto-encoding
02-07
In this paper, we focus on the problem of context-aware recommendation using tensor factorization. Tra- ditional tensor-based models in context-aware recommendation scenario only consider user-item-...
《PHASEN:A Phase and Harmonics-Aware Speech Enhancement Network》Pytorch代码学习
01-20
PHASEN结构 ...PHASEN是一个双流网络，其中幅值流和相位流分别专门用于幅值和相位预测。幅值流主要由卷积操作，频域变换模块（FTB，后文介绍）以及双向 LSTM 组成，而相位流为纯卷积网络。强度流的预测结果为幅值掩膜 M...
论文阅读：Joint Depth and Density Guided Single Image De-raining
weixin_39009499的博客
08-10 176
Introduction 远处表现为雾 近处表现为雨条纹，各种方向、密度、尺寸 深度引导那篇论文没有考虑雨密度，无法感知到雨条纹的空间分布 雨密度指导的论文没有考虑场景深度，无法去雾 于是，本文提出两者联合指导 ...
北大去雨算法python版
10-19
去雨算法的PYTHON实现， Rain streaks can severely degrade the visibility, which causes many current computer vision algorithms fail to work. So it is necessary to remove the rain from images. We propose a novel deep network architecture based on deep convolutional and recurrent neural networks for single image deraining. As contextual information is very important for rain removal, we first adopt the dilated convolutional neural network to acquire large receptive field. To better fit the rain removal task, we also modify the network. In heavy rain, rain streaks have various directions and shapes, which can be regarded as the accumulation of multiple rain streak layers. We assign different alpha-values to various rain streak layers according to the intensity and transparency by incorporating the squeeze-and-excitation block. Since rain streak layers overlap with each other, it is not easy to remove the rain in one stage. So we further decompose the rain removal into multiple stages. Recurrent neural network is incorporated to preserve the useful information in previous stages and benefit the rain removal in later stages. We conduct extensive experiments on both synthetic and real-world datasets. Our proposed method outperforms the state-of-the-art approaches under all evaluation metrics.
论文解读《Density-Aware Multi-Task Learning for Crowd Counting》IEEE Transactions on MultiMedia2020
guoqiangszu的博客
05-29 1083
Density-Aware Multi-Task Learning for Crowd Counting Xiaoheng Jiang, Li Zhang, Tianzhu Zhang, Pei Lv, Bing Zhou, Y anwei Pang, Senior Member, IEEE, Mingliang Xu, and Changsheng Xu, Fellow, IEEE Abstract： 在本文中，我们提出了一种称为密度感知卷积神经网络(density-aware convolutio
效果好，速度快！基于增强多任务学习的单图像去雨算法MENET 深度学习
iFlyAI的博客
05-15 1256
Multi-Task Learning Enhanced Single Image De-Raining 基于增强的多任务学习的单图像去雨 作者单位：大连海事大学 本文使用多任务学习改进图像去雨，使用多任务回归模型中将各种语义约束任务组合在一起的方法，其任务包括内容、边缘感知、局部纹理相似性方面等，另外，为更进一步改进模型性能，作者还提出了两种简单但功能强大的动态加权算法，其中自适应加权方案效果更好。 该多任务增强网络（MENET）基于UNET。在真实数据集和合成数据集的实验上证明，...
人群计数论文笔记之Density-Aware Multi-Task Learning for Crowd Counting
qq_42371462的博客
06-11 795
文章目录背景论文要解决的问题论文方案本文目标论文网络思想 背景 已有方法的缺点： 基于图片分类，目标检测，语义分割等领域迁移到人群计数领域方法中的各种基于cnn的方法虽然有显著的提升（什么显著的提升？没有看懂，精度还是？）但在一个或多个场景中人群密度分布差异较大时表现会下降。 分布差异主要来自两个方面。第一个因素是人们在一个场景中的真实聚集和分散。 第二个因素是相机的视角，这是导致比例问题的主要原因。靠近镜头的人看起来比远离镜头的人要大。 多尺度方法（eg mcnn）： 这种方法缺少与密度信息相关的先验（
《Multi-Scale Residual Learning-using a Cycle Spinning CNN for Single Image De-Raining》
gwpscut的博客
06-20 1126
de-raining跟超分一样，应该都属于low-levelvision的问题。之前的博客《论文阅读笔记之——《Moiré Photo Restoration Using Multiresolution Convolutional Neural Networks》》介绍的去摩尔纹应该也算是同类型的问题。 一开始我认为，这类型的任务跟去噪任务非常像。 Single image de-raini...
知识图谱与推荐系统之《Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation》MKR
十三
05-08 9581
依次训练的方法主要有：Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有：Ripple Network 交替训练主要采用multi-task的思路，主要方法有：Multi-task Learning for KG enhanced Recommendation (MKR) 上上一篇介绍了依次训练的DKN模型，上篇介绍了联合训练的RippleNet模型。这次介...
深度学习——DID-MDN
weixin_51352656的博客
12-31 1084
CVPR2018原论文：Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network 开源代码（pytorch框架）：https://github.com/hezhangsprinter/DID-MDN 1.主要工作：
图像去雾去雨去模糊去噪
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Gavinmiaoc的博客
11-02 2万+
    一坑未平，一坑又起。前阵子研究的Ocr检测+识别算法算是告一段落。整体来说目前相关算法效果算是不错的了，通用于身份证通行证等各类证件识别，车票识别，彩票，发票等各类票据识别，车牌识别，温度仪表盘等。     接下来即将进行的工作是图像去去除雨滴，去雾，去除噪声，去尘土和去模糊等都是这一类的，图像复原（低级图像处理/视觉任务）。采用生成对抗网络和感知损失进行这类研究的有相当一部分。下面进行...
Varifocalnet: An iou-aware dense object de tector
最新发布
04-03
其核心创新在于引入 IACS（IoU-Aware Confidence Score），并设计了新的损失函数——Varifocal Loss 以及星形锚框特征表示方法。 #### 1. **IACS 定义** IACS 被定义为分类得分向量中的标量元素，在 ground-truth ...
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