因此,本文提出了一种基于自监督卷积神经网络的图像去水印方法(Self-supervised Convolutional Neural Network in image watermark removal, SWCNN)。SWCNN摒弃了借助成对训练样本的监督学习方法,而采用自监督方式构建参考水印图像。采用异构U-Net架构提取更多的互补的结构信息用于图像水印去除。考虑到纹理信息,采用混合损失来...
论文:arxiv.org/abs/2401.0468 由于点扩散函数 (PSF) 对图像应用静态但空间变化的卷积,光学成像系统的分辨率本质上受到限制。这种退化可以通过卷积神经网络(CNN)来解决,特别是通过去模糊技术。然而,当前的解决方案在有效计算空间变化的卷积方面面临某些限制。 本文提出了CoordGate,这是一种新颖的轻量级模块,它使用乘法门...
Transformer架构是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的,它彻底改变了序列建模的方式,尤其是在自然语言处理(NLP)领域。Transformer完全基于注意力机制,摒弃了传统的循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)在处理长序列时的局限性,能够并行处理输入序列的信息。 以下是Transformer的主要组成...
全新SOTA骨干网络HIRI-ViT 大力出奇迹 高分辨率+双路径设计,让Backbone卖力生产精度,该论文提出了一种名为“High-Resolution Image Transformer”的新型卷积神经网络结构,旨在实现高分辨率输入 - AI番茄学姐于20240408发布在抖音,已经收获了1023个喜欢,来抖音,记录美
根据硬件平台、无线网络以及服务器负载等因素实现动态分区,降低时延以及能耗。本项目给出了边缘智能方面的相关论文,并且给出了一个Python语言实现的卷积神经网络协同推断仿真系统。 关键词:边缘智能(Edge Intelligence),计算卸载(Computing Offloading),CNN模型分区(CNN Partition),协同推断(Collaborative Inference),移动云...