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random2020
3年前
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Varicolored Image De-hazing
文章介绍了一种能够适应各色大气光的去雾方法。 如图所示,过去的GWA方法在某些具有亮点的场景下,会得到色偏结果。这在第二、三张图中特别明显。 网络模型分为两个部分,Gene...
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random2020
3年前
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Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution
从低分辨率到高分辨率的映射通常是个不确定的问题,因为存在无限的高分辨率图像可能会被采样到相同的低分辨率图像。这样会导致超分辨率对于低分辨率图像的解空间非常大。在这里我理解的...
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random2020
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用户5281663588014
random2020
3年前
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DeepRemaster: Temporal Source-Reference Attention Networks for Comprehensive Vid
对老式胶片视频重制包括超分辨率、去噪、对比度增强、上色等问题,目标在于使老式胶片视频恢复结果具有现代视频的画面清晰,色彩鲜艳,细节明显等特点。文章设计了一个半交互式的网络来...
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random2020
3年前
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Distilling Image Dehazing with Heterogeneous Task Imitation
文章使用知识蒸馏方法设计了去雾网络。教师网络为自编码器对无雾图像进行恢复,学生网络为端到端的去雾网络对有雾图像进行去雾。其中教师网络的编码特征为指导信息指导学生网络的中间结...
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random2020
3年前
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Gated Context Aggregation Network for Image Dehazing and Deraining
文章提出了一种新的端到端门控上下文聚合网络来去雾。其中使用了不产生伪影的扩张卷积。 文章从不同的级别中提取特征图,并将其输入到门控融合子网中。门控融合子网的输出时三个不同的...
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random2020
4年前
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DD-CycleGAN: Unpaired image dehazing via Double-Discriminator Cycle-Consistent G
文章提出了一种具有双鉴别器的Cycle GAN网络(DD-CycleGAN)。其作用类似于CycleGAN。 文章提到,目前没有足够的成对的数据集来给一般的深度神经网络进行...
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random2020
4年前
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Learning deep transmission network for efficient image dehazing
文章设计了一个传输网络来估计传输图来进行去雾。文章的亮点在于考虑了不同的颜色受光波长的影响,在传输过程中的损耗不同。此外文章研究了其他网络和其他算法,以及对大气散射模型做了...
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random2020
4年前
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A physics based generative adversarial network for single image defogging
在去雾领域,主要有两种方法:一种是基于大气散射模型的去雾方法,可以较好的恢复图像纹理细节。另外一种是基于Retinex理论的图像增强方法,可以很好的改善图像对比度。但,前者...
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random2020
4年前
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Single image dehazing based on fusion strategy
文章提出了一种基于派生图像融合策略的深度卷积网络。文章基于有雾场景特征从原始朦胧图像中提取了五张派生图像,分别为曝光图(EM),显着性图(SM),白平衡图(BM),伽玛校正...
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random2020
4年前
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DeeptransMap: a considerably deep transmission estimation network for single ima
文章提出了一个DeeptransMap网络结果,其分为两个子网络PrismNet和SausageNet-72。其中PrismNet是一个自编码器,使用一个无监督loss来提...
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random2020
4年前
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DRCDN: learning deep residual convolutional dehazing networks
文章提出了一种基于卷积神经网络的端到端深度残差卷积去雾网络。其由两个子网组成:一个用于去雾,另外一个用于优化前者的去雾结果。 GFN从有雾图中得到三个中间结果(白平衡图,对...
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random2020
4年前
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Densely pyramidal residual network for UAV-based railway images dehazing
文章是基于无人机的去雾算法。无人机在执行检测轨道任务是,常遇雾霾天气,对检测轨道安全产生了影响。文章对于这一场景做了对应的研究。文章对于网络结果和损失函数做了创新工作。网络...
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random2020
4年前
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Dense Scene Information Estimation Network for Dehazing
该文章是NTIRE 2019去雾竞赛中的冠军,其核心之处在于给出了两个新网络At-DH和AtJ-DH并且在 NTIRE2019和NTIRE2018的数据集中得到了较好的指标...
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random2020
4年前
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百度AI studio使用介绍
首先声明:利益无关。 它应该是当前环境下最好的深度学习训练的方式了。 配置资源:Notebook。数据集可以后续再添加。创建完毕以后得到以下项目: 在修改中可以重新设置本项...
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random2020
4年前
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Does Haze Removal Help CNN-based Image Classification?
一般网络在进行去雾以后,都以PSNR和SSIM指标来评价去雾算法的性能。但在很多应用中,图像去雾以后并非是用于人类的视觉,而是用于高级视觉任务,如分类,识别,分割等等。因此...
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random2020
4年前
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Single Image Dehazing Using Ranking Convolutional Neural Network
文章对于去雾任务,提出了Ranking-CNN,其中包含一个Ranking卷积层,即对输入到Ranking层中的特征图按每个点的像素值进行从左上到右下的重新排列(通道之间不...
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random2020
4年前
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Visual Haze Removal by a Unified Generative Adversarial Network
文章对于去雾问题提出了名为HRGAN的新网络,顾名思义是生成器-鉴别器的对抗式生成网络。HRGAN能够联合估计大气散射模型中A,t和去雾结果J。生成器部分称为UNTA,意味...
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random2020
4年前
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Color Transferred Convolutional Neural Networks for Image Dehazing
该论文提出了一个颜色转换模型进行去雾,即在颜色空间下进行去雾操作。颜色转换模型包含两个子网络,第一个子网络是去雾,第二个子网络是纹理增强。其中第一个自网络负责估计(在颜色空...
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