提出使用“multi-scale”CNN对图像去模糊,采用“端对端”(end-to-end)的方式,即输入一张模糊图像,网络将输出一张同等大小的清晰图像;提出“multi-scale”损失函数,用于模拟传统的“coarse-to-fine”的去模糊方法 提出较大规模的GOPRO数据集,一共由3214对模糊-清晰图像构成 Introduction 单张图像去模糊(single image...
https://arxiv.org/abs/1702.02359 对于人群密度估计问题,由于图像中 scale variations problem,所以提出使用多个CNN来解决 Multi-column/network。使用多个CNN网络导致 网络的参数数量增加,计算量增加,不利于在实际中应用部署。 这里我们采用文献【15】中的 naive Inception module 使用 multi-scale convolutional neural ...
CNN具有空间不变性和局部感受野,难以捕获空间可变的特征和非局部特征。Transformer能够捕获非局部特征,但是往往学习一个固定尺度的表示。而雨在更粗的尺度下会没有那么明显,所以利用多尺度可能会有助于去雨。 空间可变的雨线虽然有着不同的大小,形状,长度,密度等,但是具有共同的视觉退化特征,可以使用通用的视觉表示。...
这与我们的动机-多尺度设计在早期引入区分特征的动机是一致的; 3.在完全符合其评估成本的特定预算下,最终的规范CNN(星级)的性能与MSDNet类似,但不适合变化的预算约束。
本文提出了一种统一的多尺度深度CNN,即多尺度CNN (MS-CNN),用于快速检测目标。与Faster R-CNN相似,该网络由目标建议网络和精确检测网络两个子网络组成。它们都是端到端学习并共享计算的。然而,缓解大小的目标和接受之间的不一致字段,执行目标检测与多个输出层,每个关注目标在一定尺度范围内(见图3)。较低的网络层...
提出了一种用于快速多尺度目标检测的统一深度神经网络,即多尺度CNN (MS-CNN)。MS-CNN由建议子网络和检测子网络组成。在建议子网中,在多个输出层进行检测,使感受野匹配不同尺度的对象。这些互补的尺度特异性探测器被结合起来产生一个强大的多尺度目标探测器。通过优化多任务损失,实现了统一网络的端到端学习。此外,还...
首先,我们提出了一种多尺度CNN,它可以直接恢复潜像,而不需要任何受限制的模糊内核模型。特别是,多尺度架构被设计成模仿传统的粗到精优化方法。与其他方法不同,我们的方法不会估计显式模糊内核。因此,我们的方法没有因核估计错误而产生的伪像。其次,我们训练所提出的模型具有多尺度损失,适用于从粗到精的体系结构,...
In order to cope with these problems, this paper proposes a dual-branch CNN-Transformer complementary module (DualCT). Its CNN branch mainly focuses on learning the spatial details of hyperspectral images, and the Transformer branch captures the global correlation between spectral bands....
不过鉴于最近又开始了神经网络的学习,anyway,记录下这篇文章的学习。 摘要:开发一套通用的相似函数来对比图像集。这套函数基于CNN,用来解释图像显示的wide variety of changes。 1.介绍: 1)对比图像集的应用: low-level tasks: structure from motion; wide baseline matchin......
特别是每一种形态的 CNN 流都同时融合了全局理解路径和局部捕获路径。M3Net 通过多路径过滤和调节信息流 ,具有更高适应性、更灵活的融合机制,从而简化了基于梯度的学习过程,提高了融合过程的直观性和透明性,同时促进了融合过程具有多尺度视角。综合实验表明,与最先进的方法相比,所提出的方法有显著和一致的改进。