[2] [Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform]学习笔记

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#机器学习 #笔记

本文介绍了使用Spatial Feature Transform (SFT)层进行图像超分辨率的方法，该层依赖于语义分割概率图生成仿射变换参数，应用于网络特征图。文章详细阐述了SFT的结构、条件网络以及SR网络的设计，其中条件网络通过卷积层处理语义分割概率图以生成调节参数。整个模型基于生成对抗网络(GAN)框架，包括带有SFT层的生成器和鉴别器，用于实现更真实的纹理恢复。

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Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform

这篇文章提出Spatial Feature Transform(SFT)来super-resolution image。

文中原话： an SFT layer is conditioned on semantic segmentation probability maps,

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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 2086
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
旋转目标检测：Deep Spatial Feature Transformation for Oriented Aerial Object Detection【方法解析】
sinat_39783664的博客
07-25 207
旋转目标检测DSFT-Net方法部分解析
(SFT-GAN)18:Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform
M_Y_Y_的博客
09-19 1983
基于深度空间特征变换的图像超分辨率真实纹理恢复
Paper | Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform
LVXIAO2897的博客
10-02 514
目录 故事背景 空域特征转换 超分辨率网络 发表在2018年CVPR。 摘要 Despite that convolutional neural networks (CNN) have recently demonstrated high-quality reconstr...
Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform
weixin_38203533的博客
08-09 1733
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...
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 7836
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。 ...
STF-GAN:Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform (CV...
weixin_30758821的博客
10-11 535
创新点： 1. 使用语义映射（semantic maps ）来指导SR域中不同区域的纹理恢复 2. 利用概率图（ probability maps ）来捕捉精细的纹理区别而不是简单的图像片段（simple image segments） Related work: 使用感知损失和对抗损失生成的图像极大程度上增强了重建图像的感知质量，但生成的纹理单调且不自然 Method: ...
【图像超分辨率】Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey
qq_41807261的博客
02-20 8816
1 介绍 本文旨在对利用深度学习方法进行图像超分辨率的最新进展进行全面的调查。一般来说，我们可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR。无监督的SR，以及特定领域的SR。此外，我们还涵盖了其他一些重要的问题，比如公开的 基准数据集和性能评估指标。最后，我们在调查的最后强调了几个未来的方向和 今后应由社会进一步解决的开放性问题。 我们对基于深度学习的图像超分辨率技术进行了全面的回顾，包括问题设置、基准数据集、学习、特定领域SR应用等。 2）我们分层次、分结构地对基于深度学习的SR技术的最新进展进行了系统
Python-通过深度空间特征变换恢复图像超分辨率的真实纹理CVPR2018
08-11
Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform (CVPR 2018)
Spatial-Transform-Network
Android_chunhui的专栏
07-24 654
Introduce 传统pooling层： 把feature map分割成网状cell并从每个网格中简化信息。它会丢弃75%（2x2）的激活特征，在位置信息不重要的前提下会增加空间的鲁棒性，不管目标出现在什么位置都能获得相似的特征。但是对于某些任务位置信息是相当重要的，比如在猫分类器中，就无法知道胡子相对于鼻子的位置（在同一cell被池化）。 池化kernel 是局部的，固定的，空间不变性要在...
Spatial Transformer Network
sinat_37011812的博客
08-20 999
简介 卷积神经网络缺少对输入数据空间变化的鲁棒性，简而言之同样的物体假设在不同图片中存在旋转、平移 缩放等空间上的变化，也会对卷积神经网络的预测产生影响。在图像识别、物体定位、语义分割、动作识别等领域，增加对空间信息的鲁棒性都有助于提高最后的准确率。 尽管引入池化操作可以赋予我们的网络一定程度上对空间变化的鲁棒性，但池化操作其实是一个不理想的操作，因为它对丢弃原有feature map上的信...
第九周机器学习笔记：Spatial Transformer；Pytorch学习——线性层、其他层的介绍、搭建小实战以及Sequential
最新发布
Zcymatics的博客
08-23 1775
本周主要对李宏毅的机器学习视频进行了学习，其中学习了CNN的一个特殊的网络结构——spatial Transformer，学会了其怎么完成平移、缩放以及旋转的原理以及期间了解到了Interpolation（插值）算法，最后还了解了其应用场景。此外，继续对Pytorch进行了学习，重点学习了线性层，了解了其改变shape的作用，然后还了解了其他层，例如，归一化层、循环层等特定的网络结构。最后，做了一个小项目，把CIFAR-10的Model复现出来，并学会了使用Sequential。
详细解读Spatial Transformer Networks（STN）-一篇文章让你完全理解STN了
zhuiqiuk的专栏
02-14 3720
目录 STN的作用  1.1 灵感来源  1.2 什么是STN？ STN的基本架构 Localisation net是如何实现参数的选取的？  3.1 实现平移  3.2 实现缩放  3.3 实现旋转  3.4 实现剪切  3.5 小结 Grid generator实现像素点坐标的对应关系  4.1 为什么会有坐标的问题？  4.2 仿射变换关系 Sampler实现坐标求解的可微性  5.1 小...
2.Spatial Transformer Layer（李宏毅）
weixin_43585712的博客
12-29 2032
1.1简介 CNN并不存在几个特性： 1.Scaling的特性，filter size尺寸固定的情况下，大只狗与小只狗的形状并没有办法自动缩放辨识。 2.Rotation的特性，『3』转过来看起来对机器而言就是『m』。 3.也许仅有些许的Translation，但移动过多情况下对CNN来说也是不一样的。 上图范例，也许照片上有着缩小的『5』、『6』，但对机器而言两个数字应该就是很大，即使是单纯的...
SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征详解
wangzi95的博客
08-30 474
https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html 总结 SIFT特征以其对旋转、尺度缩放、亮度等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征，在图像处理和计算机视觉领域有着很重要的作用，其本身也是非常复杂的，下面对其计算过程做一个粗略总结。 1.DoG尺度空间的极值检测。 首先是构造DoG尺度空间，在SIFT中使用不同参数的高斯模糊来表示不同的尺...
自然场景文本处理论文整理（1）Spatial Transformer Networks
Missaya的博客
07-20 941
paper：Spatial Transformer Networks 在Theano框架中，STN算法已经被封装成API，可以直接调用。tensorflow实现见文章最后。 1、空间变换器的结构： 这是一个可微分的模块，它在单个前向传递期间将空间变换应用于要素图，其中变换以特定输入为条件，从而生成单个输出要素图。对于多通道输入，对每个通道应用相同的扭曲。为简单起见，在本节中我们考虑每个变...
论文笔记-＜Spatiotemporal Feature Residual Propagation for Action Prediction＞
m0_47450061的博客
09-08 345
论文笔记：‘Spatiotemporal Feature Residual Propagation for Action Prediction’ ICCV 2019 Author: He Zhao, Richard P. Wildes. York University, Toronto Code: Github Abstract 之前的工作没有明确建模细粒度的运动演化关系，来作为有用信息。本篇工作研究了动作模式如何在空间特征域中随时间演变。本工作的3个关键组件：①中间层ConvNet特征，从原始数据而来，保
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