- 博客(2)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 视频去噪EMVD：Efficient Multi-Stage Video Denoising with Recurrent Spatio-Temporal Fusion 全文翻译
摘要近年来，基于深度学习的去噪方法以巨大的计算复杂度为代价，取得了无可比拟的性能。在这项工作中，我们提出了一种有效的多阶段视频去噪算法，称为EMVD，以大幅降低复杂性，同时保持甚至提高性能。首先，融合阶段通过递归组合视频中所有过去帧来减少噪声。然后，去噪阶段去除融合帧中的噪声。最后，细化阶段将丢失的高频存储在去噪帧中。所有阶段都在可学习和可逆线性算子获得的变换域表示上进行操作，这同时提高了模型的精度并降低了复杂性。最终输出的单个损失足以成功收敛，因此使EMVD易于训练。对真实原始数据的实验表明，当复..
2022-05-30 18:04:09
4065
原创 模型通道剪枝 Network Slimming
文章地址https://arxiv.org/pdf/1708.06519.pdfgithub地址：文中探讨了其他5种方法的优缺点。低秩分解。“Exploiting linear structure within convolutional networks for efficient evaluation”用SVD分解这样的低秩分解技术在全连接层表现比较好，可以将模型压缩3倍，但无明显速度提升，因为主要计算量来自卷积层。 权重量化。“Compressing neural networks w.
2022-01-17 01:21:40
1077
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人