「Deep Learning」Note on SFT-GAN（空间特征变换GAN）

最新推荐文章于 2025-02-28 11:53:45 发布
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文章标签： 小锋子 深度学习 生成对抗网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/80529614
版权
本文介绍了一种使用深度空间特征转换来实现图像超分辨率重建中真实感纹理恢复的方法。该技术通过改进现有算法，在提高图像清晰度的同时保持了纹理细节。

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

DTEO1345
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【图像超分】论文精读：Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-19 1857
尽管卷积神经网络 (CNN) 最近已经证明了单图像超分辨率 (SR) 的高质量重建，但恢复自然和逼真的纹理仍然是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们展示了可以恢复忠实于语义类的纹理。特别是，我们只需要在以语义分割概率图为条件的单个网络中调制几个中间层的特征。这是通过一种新颖的空间特征变换(SFT)层实现的，该层为空间特征调制生成仿射变换参数。SFT 层可以与使用相同损失函数的 SR 网络进行端到端训练。在测试过程中，它接受任意大小的输入图像，并生成高分辨率图像，只需以分类先验为条件的单次前向传递。我们的最终
cvpr2015papers
ZhangPY的专栏
03-02 9242
@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf
(SFT-GAN)18:Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform
M_Y_Y_的博客
09-19 1866
基于深度空间特征变换的图像超分辨率真实纹理恢复
神经网络 - 激活函数（Swish函数、GELU函数）
最新发布
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
02-28 2104
本文我们学习了神经网络的两种激活函数，分别是Swish函数和GELU函数，为了更好的理解GELU函数，还附加了概率密度函数和累积分布函数的介绍。知识的学习，有时晦涩难懂，但总归需要日积月累、慢慢消化，希望跟我一样正在学习神经网络的同学，不要放弃，持之以恒，向着目标勇敢出发！
信息检索中的特征空间变化
jhonve的博客
05-05 676
一、背景及概述    对于一篇文章或者是一段文字信息，我们想要获取其中的关键信息，如果是中文，我们首先要对其进行分词的预处理，中文分词有很多开源的技术，如python就有结巴模块用来做中文分词，网上有很多博客详细讲解，这边不是我们这部分工作的重点内容，在这里就不详细讲解了。(关于python中结巴分词)通过对连续的语义的分词我们会得到由多个独立词语构成的信息，这里就需要合适的信息检索模型，来判断两...
特征变换
weixin_42500276的博客
09-13 1365
离散化     原因：1、克服数据缺陷    2、某些算法要求    3、非线性数据映射     方法：等频=等深划分 （每个区间划分的数量一致） pd.pcut(x=...,bins=...)                等宽=等距   pd.cut(x=...,bins=...)   数值化        归一化  MinMaxScaler          将数据缩放到0~1...
论文阅读笔记之——《Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform》
gwpscut的博客
12-02 7696
本博文是文章《Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform》也就是SFTGAN的学习笔记。附上论文的连接（https://arxiv.org/pdf/1804.02815.pdf）本博文属于本人阅读该论文时写下的阅读笔记，思路按本人阅读的跳跃式思路，仅供本人理解用。 ...
CVPR2017论文摘要汇总
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super_chicken的博客
04-09 1万+
1. Exclusivity-Consistency Regularized Multi-view Subspace Clustering Abstract: Multi-view subspace clustering aims to partition a set of multi-source data into their underlying groups. To boost the ...
Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform
weixin_38203533的博客
08-09 1672
Abstract 恢复自然和逼真的纹理仍然是一个具有挑战性的问题,可以忠实与语义类恢复图片纹理。 我们仅需在基于语义分割概率图的单个网络中调制几个中间层的特征。这可以通过新颖的空间特征变换（SFT）层来实现，该层生成用于空间特征调制的仿射变换参数。 SFT层可以与具有相同损耗功能的SR网络一起端到端地进行训练。在测试期间，它接受任意大小的输入图像，并生成高分辨率图像，只有一个前向通道以分类先...
SFTGAN论文理解非常难要再看一遍
Magic_o的博客
06-13 1558
Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform https://www.cnblogs.com/btschang/p/9774234.html 通过深层空间特征变换恢复真实的纹理图像超分辨率 http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SFTGAN/. 问题： 恢复自然和真实的纹理仍然是一个具有挑战性的问题 解决办法： 我们只需要在一个基于语义分割概
dehazing
T5A_318的博客
11-03 1174
FFA-Net: Feature Fusion Attention Network for Single Image Dehazing 1.增加像素注意力，让网络更加关注厚雾和高频纹理区域。 2. FD-GAN: Generative Adversarial Networks with Fusion-discriminator for Single Image Dehazing 1.开发了一种新的融合鉴别器，它将高频和低频信息作为额外的先验和约束来进行去雾处理。高频和低频可以帮助鉴.
SFTGAN: 革新的超分辨率生成对抗网络
gitblog_00085的博客
04-16 519
SFTGAN: 革新的超分辨率生成对抗网络 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 是一个由xinntao开发的深度学习项目，专注于图像超分辨率。它利用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）的技术，能够将低分辨率的图像转换成高分辨率，从而实现清晰度和细节上的显著提升。该模型的核心是“结构相似性”与“纹理生成”的...
由三维面部先验指导的面部超级分辨率 （读书笔记）
阿里山踟蹰
09-03 1254
主要贡献：背景：最先进的（State-of-the-art）面部超分辨率方法采用深度卷积神经网络（deep convolutional neural networks ），通过探索局部外观知识来学习低分辨率和高分辨率面部模式之间的映射。（mapping)痛点：这些方法大多不能很好地利用面部结构和身份信息identity information），并且难以处理表现出巨大姿态变化（large pose variations）的面部图像。解决：我们提出了一种新的面部超分辨率方法，
学习笔记之——基于pytorch的SFTGAN（xintao代码学习，及数据处理部分的学习）
gwpscut的博客
12-05 3303
代码的框架仍然是——《https://github.com/xinntao/BasicSR》 给出SFTGAN的论文《Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform》链接https://arxiv.org/pdf/1804.02815.pdf 之前已经写过SFTGA...
SFTGAN学习笔记
T-Jhon的博客
01-23 5025
这两天在学习SFTGAN，对论文的解读在师兄的论文阅读笔记中有写到，这里就不赘述啦。使用的代码地址：https://github.com/xinntao/BasicSR 因此下面是我从代码中得出的对SFTGAN网络的一些粗略的理解，暂时记录下来，若有不正之处劳烦指正。 SFTGAN是一个生成对抗网络，其G网络（生成网络）结构如图所示： 代码： class SFTLayer(nn.Module):...
深度学习应用到图像超分辨率重建2
暮日落流年的博客
08-04 1万+
图像超分辨重建一直也算是一个比较火的话题，发展也是很迅速的，下面结合我最近看的几篇文章，写写一些论文总结。     图像超分辨重建的基本的思想以及常见的一些算法已经在我之前的一篇文章介绍了，这里也就不过多介绍了。感兴趣的同学可以参考这篇文章深度学习应用到图像超分辨率重建1 这里着重介绍一些新发展的一些文章。 1. Learning a Single Convolu...
基于pytorch的FSRCNN的复现
gwpscut的博客
10-26 9298
上次的学习笔记——《学习笔记之——基于pytorch的FSRCNN》一直没把PSNR提上来，为此改用代码https://github.com/xinntao/BasicSR通过这套代码的框架来实现FSRCNN，并把实现过程记录在本博文里面。关于这套代码之前也在博文《学习笔记之——SR流程》介绍过。好，下面开始进入正题   目录 代码脉络的梳理 Config Data Model Mo...
「MICCAI 2016」Reading Note
小锋子Shawn
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Sina Weibo：东莞小锋子Sexyphone Tencent E-mail：403568338@qq.com     此文记录MICCAI 2016会议论文阅读笔记，主要通过论文题目和摘要及其个人研究兴趣，摘取一些，他日跟进。     会议论文一共有三部分，共享在此：here，而内容分为：（加粗为我感兴趣的部分）     1、脑分析（Brain Analy
论文笔记SR——SFT
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07-23 1644
Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform Abstract 在单图像超分辨（SR）的高质量重建上，虽然使用CNN会有很好的结果，但是如何恢复自然且逼真的纹理仍是一个挑战性问题。本文在基于语义分割概率图的单个网络中，通过空间特征变换（S...
单相SFT-PLL的Simulink实现与性能分析
该特性使得SFT-PLL在频率波动较大的电网环境中（例如单相微电网），能够保持良好的同步性能。这对于提高微电网的稳定性和可靠性至关重要。 **知识点五：Matlab和Simulink在PLL设计中的应用** Matlab是一个强大的...
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