
论文阅读笔记
文章平均质量分 93
今天敲代码了么
这个作者很懒,什么都没留下…
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论文阅读笔记:A closed form solution to natural image matting
文章翻译来源:https://blog.youkuaiyun.com/u013044310/article/details/79537785自然图像抠图闭合方案摘要交互式数字抠图,基于有限的用户输入从图像中提取前景物体,是图像和视频处理中非常重要的任务。从计算机视觉角度,这个任务非常具有挑战性,因为它是一个病态问题,每个像素上都必须估计前景和背景的颜色,还有单通道颜色的前景不透明度(alpha磨砂...转载 2019-11-23 21:27:56 · 1076 阅读 · 0 评论 -
论文笔记总结
论文题目:1. Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazinghttps://blog.youkuaiyun.com/qq_33427431/article/details/1029928232.Diverse Image-to-Image Translation via Disentangled Representation...原创 2019-11-14 10:27:13 · 371 阅读 · 0 评论 -
论文笔记:Illumination correction by dehazing for retinal vessel segmentation
总结:采用去雾的方法来矫正由于图像采集设备造成的照明不均匀问题,并在视网膜血管分割任务中进行验证。摘要视网膜血管的评估是诊断许多疾病如心脏病,糖尿病和高血压的基础。使用先进的眼底照相机对视网膜进行成像已成为计算机辅助诊断眼科疾病的标准。现代相机产生高质量的彩色数字图像,但在采集过程中,由视网膜表面反射的光产生发光度和对比度变化。不规则照明会在所得图像中引入严重的扭曲,降低解剖结...转载 2019-11-13 20:20:00 · 417 阅读 · 0 评论 -
论文笔记:(ECCV2018 oral)Diverse Image-to-Image Translation via Disentangled Representations
本篇内容全部来自于:https://www.cnblogs.com/SuperLab/p/9837664.html相关链接:论文:https://arxiv.org/abs/1808.00948代码:https://github.com/HsinYingLee/DRIT方法亮点: 提出一个内容判别器,用于判断编码器生成的图片内容性质是否一样的。 相关工作:文章的提...转载 2019-11-09 21:35:45 · 831 阅读 · 0 评论 -
论文翻译:Unsupervised Domain-Specific Deblurring via Disentangled Representations
Introduction图像的模糊严重影响图像的本身质量,同时在进行图像的识别和图像中物体识别都会产生影响。图像去模糊旨在从相应的模糊图像中恢复潜在的清晰图像。大多数传统方法将图像去模糊任务公式化为模糊核估计问题,在过去的十年中,已经开发了各种自然图像和先验核来规范潜在锐利图像的解空间,包括重尾梯度先验,稀疏核先验,梯度先验,归一化稀疏性和暗通道。然而,这些先验是通过有限的观察来估...翻译 2019-11-09 12:16:47 · 1475 阅读 · 1 评论 -
论文谷歌翻译:SinGAN(代码开源)
论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.01164代码地址:http://webee.technion.ac.il/people/tomermic/SinGAN/SinGAN.htm摘要提出了 SinGAN,这是一个可以从单张自然图像学习的非条件性生成式模型。模型可以捕捉给定图像中各个小块内的内在分布,接着就能够生成带有和给定图像中的视觉内容相同的高质量且多...翻译 2019-11-08 22:34:49 · 7821 阅读 · 2 评论 -
论文阅读笔记:End-to-End Single Image Fog Removal using Enhanced Cycle Consistent Adversarial Networks
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1902.01374.pdfTable of Contents主要贡献:缺陷:0.论文提出的数据集(MRFID)(尚未开源)1. 论文的主要思路是:1.1 实现去雾过程:有雾图像 》》》清晰图像1.2. 逆向生成雾图: 清晰图像 》》》 有雾图像1.3 训练数据的合成(使用CNN)2. 实验结果4. ...原创 2019-11-07 22:14:22 · 989 阅读 · 1 评论 -
论文阅读笔记(十三):Depthwise卷积与Pointwise卷积
Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积,合起来被称作Depthwise Separable Convolution(参见Google的Xception),该结构和常规卷积操作类似,可用来提取特征,但相比于常规卷积操作,其参数量和运算成本较低。所以在一些轻量级网络中会碰到这种结构如MobileNet。1.常规卷积操作对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片(shape为...转载 2019-04-23 17:14:59 · 1099 阅读 · 0 评论 -
论文阅读笔记(十二):shuffleNet V2
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1807.11164.pdf这篇是ECCV2018关于模型加速和压缩的文章,是之前ShuffleNet的升级版。目前,神经网络架构设计主要由计算复杂度的直接度量引导,即FLOP。然而,直接度量(例如速度)也取决于其他因素,例如存储器访问成本和平台特性。 因此,这项工作提出了评估目标平台上的直接指标,考虑FLOP。 基于一系列对照实验...翻译 2019-04-23 17:17:37 · 684 阅读 · 0 评论 -
论文阅读笔记(五):Scene-Awareness Based Single Image Dehazing Technique via Automatic Estimation of Sky Area
Scene-Awareness Based Single Image Dehazing Technique via Automatic Estimation of Sky Area论文作者:HUI FU , BIN WU, YANHUA SHAO, AND HONGYING ZHANGSchool of Information Engineering, Southwest Universit...原创 2019-02-20 14:57:25 · 356 阅读 · 4 评论 -
论文笔记(七):DFS--Learning of Image Dehazing Models for Segmentation Tasks
Abstract为了评估它们的性能,现有的除雾方法通常依赖于所产生的距离测量形象及其相应的基本事实。尽管能够产生视觉上良好的图像,但是使用基于像素或甚至感知的度量通常不能保证所产生的图像适合用作诸如分割的低级计算机视觉任务的输入。为了克服这个弱点,我们提出了一种新颖的端到端图像去雾方法,适合用作图像分割程序的输入,同时保持生成图像的视觉质量。受Generative Adversarial ...翻译 2019-04-09 18:20:08 · 1629 阅读 · 0 评论 -
人脸识别学习笔记(二):ArcFace
paper: ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition代码地址:pytorch版本: https://github.com/TreB1eN/InsightFace_Pytorch论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.07698发表时间:2018年1月CNN近些年在人脸识...转载 2019-04-09 14:47:16 · 4878 阅读 · 0 评论 -
论文阅读笔记(十一):ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1707.01083.pdf项目复现地址:caffe——https://github.com/farmingyard/ShuffleNettensorflow——https://github.com/MG2033/ShuffleNetAbstract我们引入了一个名为ShuffleNet的极其计算效率的CNN架构,该架构专为...翻译 2019-04-23 17:32:52 · 819 阅读 · 0 评论 -
论文阅读笔记(一):Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision
Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision论文作者:Jinshan Pan1 Sifei Liu2 Deqing Sun2 Jiawei Zhang3 Yang Liu4 Jimmy Ren5Zechao Li1 Jinhui Tang1 Huchuan Lu4 Yu-Wing Tai6 Ming-Hsua...原创 2019-02-19 15:26:33 · 988 阅读 · 0 评论