使其能够生成高质量的纹理迁移图片，满足多场景任务需求。方法 本文通过输入包含素材语义图、素材风格图和目标语义图的一组样图，通过显著结构信息提取、结构信息传播、引导性的纹理合成等步骤，使得纹理迁移后仍能保持内部结构信息、底层细节信息，由此自动生成与目标语义图内容一致且具备素材风格的目标风格图，其总体处理...
使其能够生成高质量的纹理迁移图片,满足多场景任务需求。 方法 本文通过输入包含素材语义图、素材风格图和目标语义图的一组样图,通过显著结构信息提取、结构信息传播、引导性的纹理合成等步骤,使得纹理迁移后仍能保持内部结构信息、底层细节信息,由此自动生成与目标语义图内容一致且具备素材风格的目标风格图,其总体处理流...
作者通过纹理细节,根据纹理相似性做超分的方法,让RefSR方法受参考图像的相似性影响比较少。相比以往在输入做match,作者在多个level做match,利用多尺度神经迁移,模型能够从具有语义相关性的Ref patches获益更多,在输入的ref image只有小相关时,性能降低不会太严重。 在作者的设置里,Ref images并不需要对齐良好或者内容相...
受近期图像风格化研究的启发,我们提出了一种新的 RefSR 算法 Super Resolution by Neural Texture Transfer(神经纹理迁移超分辨率/SRNTT),能够自适应地将纹理从Ref 图像迁移到 SR图像。更具体而言,SRNTT 会通过一个深度模型在特征空间中执行局部特征匹配以及将匹配的纹理迁移到最终输出。这个纹理迁移模型会学习 LR 和 ...
基于多级神经纹理迁移的图像超分辨方法 超分辨(Super-Resolution)图像恢复旨在从低分辨模糊图像中恢复出高分辨的清晰图像,是计算机视觉中的一个重要任务,在工业界有非常强的应用前景。CVPR是图像超分辨研究的集中地之一,光今年录用的超分辨及相关研究方向的论文就不下10篇。本文解读其中一篇由Adobe研究院为一作发表的超...
基于多级神经纹理迁移的图像超分辨方法 超分辨(Super-Resolution)图像恢复旨在从低分辨模糊图像中恢复出高分辨的清晰图像,是计算机视觉中的一个重要任务,在工业界有非常强的应用前景。CVPR是图像超分辨研究的集中地之一,光今年录用的超分辨及相关研究方向的论文就不下10篇。本文解读其中一篇由Adobe研究院为一作发表的超...
深度学习中,许多的实现并不单单是神经网络的搭建和训练,也包括使用一系列传统的方法与之结合的方式去增强深度学习的实现效果,在语义分割(semantic segmentation)和风格迁移(style transfer)中都有使用过MRF-Markov Random Field(马尔科夫随机场)这个概念,并且达到了不错的效果。
深度学习领域中，MRF在图像处理任务如图像分割和纹理迁移中展现出独特优势。本文将围绕MRF的概念铺垫、应用以及其与深度学习的结合进行详细解析。MRF的概念在概率模型领域具有重要地位，它允许我们通过相邻像素之间的相互作用来理解图像或数据集中的复杂关系。MRF的无向图模型特性使得它能够捕捉图像中像素点间的...
纹理迁移pythonopencv 前言 本节主要介绍了特征检测和匹配的算法,以及OpenCV中相应API的使用,最后实现了图像的查找。 目录 前言 一、特征相关概念 1.特征 2.应用场景 二、特征检测 1.Harris角点 2.Shi-Tomasi角点检测 3.SIFT(scale-Invariant Feature Transform)...
1. 马尔可夫随机场(MRF)在深度学习中的应用 在深度学习的领域中，马尔可夫随机场(MRF)扮演着桥梁的角色，它将图像分割和纹理迁移等任务提升到了新的水平。例如，Deeplab-v2通过整合全连接条件随机场，优化了模型的预测性能。2. 马尔科夫网络与图像理解 马尔科夫网络的概率模型为我们理解复杂的图像世界提供...