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。
苏黎世联邦理工学院Luc Van Gool教授团队试图从网络架构设计和训练数据合成的角度来解决这一问题。具体而言,在网络架构设计方面,本文设计了一个swin-conv模块,将残差卷积层的局部建模能力和swin transformer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到广泛使用的图像到图像转换模型:UNet架构中。在训练数据合...
相干斑抑制人工噪声雷达系统计算机视觉SAR影像伴随系统对地观测降噪合成孔径雷达已是当前对地观测的一项重要技术手段.但受制于雷达系统各类噪声影响,影像上伴随系统次生的相干斑也直接增加了各项后续处理的难度.随着深度网络近些年在计算机视觉各个领域的革新,本文尝试在相干斑抑制工作中引入深度降噪网络Swin-ConvUNet,并以基...
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
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...
@article{zhang2023practical, author = {Zhang, Kai and Li, Yawei and Liang, Jingyun and Cao, Jiezhang and Zhang, Yulun and Tang, Hao and Fan, Deng-Ping and Timofte, Radu and Gool, Luc Van}, title = {Practical Blind Image Denoising via Swin-Conv-UNet and Data Synthesis}, journal = ...
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...
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 和一个 stride=2 的上采样 Conv Tran...
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...