然而,CNNs依赖于更深层次的网络结构来提高图像超分辨率的性能,这通常会增加计算成本。本文提出了一种浅层结构的增强型超分辨率神经网络(ESRGCNN),充分融合深宽通道特征,利用单幅图像超分辨率(SISR)中不同通道间的相关性提取更准确的低频信息。此外,ESRGCNN中的信号增强操作对于继承更多的远距离上下文信息以解决长期依赖...
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3. ddpm不指导网络架构,用cnn,transformer都可以。这个具有两面性,意味着ddpm到处都可以安上试试,但是同时其效果又会受制于网络架构。对于参数量小计算量小的模型,vae gan ar等等还是挺香的。 4. 模型的出发点还是有一定意思和tricky的地方,严格热平衡后的denoising逆过程等价于简单抽样,但是网络结构又要求逆过程具...
Maskrcnn模型超参数设置 近日,Facebook AI Research 开源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的PyTorch 1.0实现基准:MaskRCNN-Benchmark。相比 Detectron 和 mmdetection,MaskRCNN-Benchmark 的性能相当,并拥有更快的训练速度和更低的 GPU 内存占用。 项目地址:https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchma...
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