可以结合使用以提高性能;2)DRUNet和SwinIR采用了截然不同的网络架构设计,但却取得了非常好的去噪性能,因此本文推出了一个Swin-conv 模块,将残差卷积层的局部建模能力和Swin转换器模块的非局部建模能力结合起来,并将其作为主要构建模块插入UNet 架构。
SCUNet:通过Swin-Conv-UNet和数据合成的实用盲去噪 本文提出Swin-Conv模块,将残差卷积和Swin的能力结合起来,并插入到UNet 架构中,还设计了一个实用的噪声退化模型,最终在盲图像去噪上表现SOTA!性能优于SwinIR等网络,代码刚刚开源!单位:ETH Zurich(张凯一作, Luc Van Gool等人) 虽然近年来利用深度神经网络解决图像去...
211098530_结合降噪网络Swin-Conv-UNet的SAR影像相干斑抑制
90s解读AI | Luc Van Gool团队: 通过Swin-Conv-UNet和数据合成实现实用图像盲去噪 近年来,利用深度神经网络解决图像去噪问题的热潮方兴未艾,但现有方法大多依赖于简单的噪声假设,如加性高斯白噪声(AWGN)、JPEG压缩噪声和相机传感器噪声等,而针对真实图像的通用盲去噪方法仍未出现。苏黎世联邦理工学院Luc Van Gool教授...
网络架构的改进--Swin-Conv-UNet 作者提出了如下图1所示的 Swin-Conv-UNet 盲去噪模型。整体结构来自 UNet,模块的设计思想结合了 DRUNet 和 SwinIR。具体而言,这个工作设计了一个 Swin-Conv (SC) 模块,嵌入在 UNet 的大架构里面。 UNet 骨干包含4个 scale,每个 scale 都有一个 stride=2 的下采样 Conv 和一...
90s解读AI | Luc Van Gool团队: 通过Swin-Conv-UNet和数据合成实现实用图像盲去噪 近年来,利用深度神经网络解决图像去噪问题的热潮方兴未艾,但现有方法大多依赖于简单的噪声假设,如加性高斯白噪声(AWGN)、JPEG压缩噪声和相机传感器噪声等,而针对真实图像的通用盲去噪方法仍未出现。苏黎世联邦理工学院Luc Van Gool教授...
Swin-Conv-UNet (SCUNet) denoising network The architecture of the proposed Swin-Conv-UNet (SCUNet) denoising network. SCUNet exploits the swin-conv (SC) block as the main building block of a UNet backbone. In each SC block, the input is first passed through a 1×1 convolution, and subsequ...
In this paper, we proposed a cascade dual-domain swin-conv unet for reconstruction(CDSCU-Net), which combines STB and CNNs to focus on both local and global features during reconstruction. By fusing these features through incorporating our designed residual modules in the skip connections, we ...
但是在低信噪比环境下,现有的射频指纹识别技术可能无法发挥很好的性能,因此提高低信噪比环境下的射频指纹识别准确率更是亟需解决的问题.本发明提出将一维射频信号的去噪问题转化为二维时频图的去噪问题,通过SwinConvUNet去噪网络来对射频信号的WignerVille时频图进行去噪,从而降低噪声对射频指纹的影响,大大提高设备识别的...
we propose a swin-conv block to incorporate the local modeling ability of residual convolutional layer and non-local modeling ability of swin transformer block,and then plug it as the main building block into the widely-used image-to-image translation UNet architecture.For the training data ...