这种albedo缓冲区可以由忽略光照计算的快速高采样渲染中产生,也可以由单一的降噪过程(prefiltering)产生 alpha通道全部忽略,alpha使用原始的alpha和0来正确地避免color bleeding RenderMan默认配置第一次反射时发射8条shadow rays来获得更好的直接光照 (尚有疑惑) 关于估计像素的方差: 噪声渲染使用了相关的样本,这是由于...
本文从一篇关于通过 CNN 对自然图像进行超分辨率的论文(Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks)使用深度卷积网络的图像超分辨率中获得灵感,因为全色锐化(pansharpening)本身可以被视为超分辨率的一种特殊形式,所以作者首次将卷积神经网络运用于遥感图像的全色锐化算法,效果超过了所有传统方法。证明了使用遥...
论文:(2016) A cascaded convolutional neural network for age estimation of unconstrained faces 地址:http://ieeexplore.ieee.org/document/7791154 简述:使用建议的级联CNN进行年龄估计是为了处理Adience数据集、FG-NET数据集和ICCV 2015 Challern challenge数据集的无约束人脸图像。采用的方法分三个阶段完 。在第一...
We trained a large, deep convolutional neural network to classify the1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contestinto the 1000 different classes. On the test data, we achieved top-1 and top5 error rates of 37.5% and 17.0% which is considerably better than theprevious...
论文地址:TCNN:时域卷积神经网络用于实时语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/TCNN(非官方复现) 引用格式:Pandey A, Wang D L. TCNN: Temporal convolutional neural network for real
深度学习论文阅读图像分类篇(一):AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 Abstract 摘要 1.Introduction 引言 2.The Dataset 数据集 3.The Architecture 架构 3.1 非线性ReLU 函数 3.2在多 GPU 上训练 3.3局部响应归一化 ...
论文:Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition Abstract 识别细粒度类别(例如,鸟类种类)高度依赖于鉴别部分定位和基于部分的细粒度特征学习。现有的方法主要是独立地解决这些挑战,而忽略了这样一个事实:部分本地化(例如,鸟的头部)和细粒度特征学习(例如,头部形状)是相互...
顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: 待分类 系统标签: convolutionalneuralmodellingsentencesnetworkkalchbrenner AConvolutionalNeuralNetworkforModellingSentencesNalKalchbrennerEdwardGrefenstette{nal.kalchbrenner,edward.grefenstette,phil.blunsom}@cs.ox.ac.ukDepartmentofComputerScienceUnivers...
| 原始题目 | EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks | | | | | 中文名称 | EfficientNet: 反思用于 CNNs 的模型扩展| | 发表时间 | 2019年5月28日
论文学习17“Look Closer to See Better: Recurrent Attention Convolutional Neural Network for Fine-grained Image Recognition ”文章学习 本文是CVPR17年的文章,微软和中科大合作的作品,事实上本文与低剂量CT重建并不是同样的任务,但是文中的APN和检测网络接连作用的模式值得学习。