Multi-branch Hybrid Unet (MHB-Unet) 对于网络结构的设计,我们采用ED结构来抽取特征并进行图像的重建,在下采样层后面我们添加了一个多分支混合block,考虑到水下场景的局部特征复杂多样,我们首先通过1×1和3×3卷积得到不同的感受野,进行多重特征融合。 同时,我们还使用了残差连接,可以解决梯度消失的问题,并考虑到...
神经光场(NeLFs):光场在计算机图形学中作为高效场景表示已有研究,近期应用于神经网络,如light field networks、light field neural rendering、RSEN、NeuLF、R2L、MobileR2L、LightSpeed等提出了各种基于NeLF的高效场景表示策略。我们的工作通过将神经avatars建模为NeLF来加速推理,但与现有主要处理静态场景的方法不同,训练...
提出了一个深度残差MLP网络(88层,参数量更多了),从NeRF中蒸馏学习光场。实现了26∼35倍的FLOPs减少(每个摄像机光线)和28∼31倍的运行速度,并且平均PSNR提高1.4∼2.8dB。 Methods R2L: Distilling NeRF to NeLF 新的网络将4D定向光线投影为目标像素的RGB:Gϕ:R4→R3 直观地说,光场比辐射场更难学习——...
由于每个DCCA模块在整个模型中的位置不同,图中DCCA模块1后面的省略号表示两个DCCA模块中还有其他操作。 DCANet的参考文献为:Ma X, Guo J, Tang S, et al.: DCANet: learning connected attentions for convolutional neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:2007. 05099, 2020. 原论文这里说第一个 DCCA 模...
1.摘要:为了解决暗光增强存在的一些问题,本文提出了一种用于协同弱光图像增强的隐式神经表示方法,称为NeRCo。它以无监督的方式鲁棒地恢复比较好的感知结果。具体而言,NeRCo将真实场景的多种退化因素与可控的拟合函数统一起来,从而获得更好的鲁棒性。此外,对于输出结果,我们从预训练的视觉语言模型中引入了基于先验的面向...
医学实体链接就是把一些医学的别名(mention,不知道咋翻译,暂时翻译成别这个)映射成为疾病和药品。为了对知识库里面的实体进行标准化。这个问题的挑战是医学的实体有很多的名称,包括同义词,形态变异(morphological variations),具有不同单词顺序的名称。近几年,基于BERT方法取得了SOTA的效果,但是BERT的参数量有几个亿的...
Roth 等人将光流的先验概率表述为 Field-of-Experts 模型 [26],该模型可捕捉高阶空间统计 [25]。Sun 等人在高阶随机场框架中研究了亮度不稳定的概率模型 [28]。Nir 等人使用过参数模型表示图像运动 [19]。Rosenbaum 等人使用高斯混合物对光流的局部统计进行建模 [24]。给定一组稀疏匹配,Wulff 等人建议使用一组...
StyleGAN是一个现代的用于高分辨率图像合成的生成模型。StyleGAN网络的主要方面有: 它使用渐进式生长来逐渐增加图像分辨率。 它从一个固定的向量值生成图像,跟传统的GAN中随机生成隐变量来合成图像的做法不同。 随机生成的隐变量在被 8 层神经网络非线性转换后,通过 AdaIN在每个分辨率下用作样式向量。
1、 CVPR2021 Oral 香港大学、字节跳动和中国人民大学 2、 动机 贡献 3、网络结构 发布于 2021-06-23 08:32 Transformer 计算机视觉 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 ...
之前提到的D2NN衍射神经网络,与传统的卷积神经网络表现出了一样的特性,那就是网络层数的增加可以使得神经网络的性能得到提升,然而,随着网络层数的进一步增加,网络的结构会变得复杂而难以训练,同时也会存在梯度消失的问题。因此在本文中,作者提出了在D2NN网络中加入残差模块,称为Res-D2NN。通过使用残差模块,网络能够...