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          極市直播回放第104期丨西北工業(yè)大學(xué)田春偉教授:基于結(jié)構(gòu)信息的圖像復(fù)原方法研究

          共 2188字,需瀏覽 5分鐘

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          2022-11-01 16:08

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          隨著深度學(xué)習(xí)在圖像復(fù)原領(lǐng)域的不斷發(fā)展與應(yīng)用,尤其在圖像去噪和圖像超分辨領(lǐng)域,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過深度架構(gòu)獲得了顯著的圖像處理性能。然而,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在恢復(fù)復(fù)雜場(chǎng)景下受損圖像的魯棒性常遭受挑戰(zhàn)。同時(shí),手機(jī)、相機(jī)等移動(dòng)終端對(duì)模型的大小提出了要求。
          在本次分享中,我們邀請(qǐng)到了西北工業(yè)大學(xué)軟件學(xué)院副教授田春偉,針對(duì)上述兩個(gè)顯著問題為我們介紹他們最新的3篇工作:
          Multi-stage image denoising with the wavelet transform (Pattern Recognition 2022)
          Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network (Neural Networks 2022 )
          A heterogeneous group CNN for image super-resolution (IEEE TNNLS 2022)
          這些方法主要將信號(hào)處理、判別學(xué)習(xí)、殘差學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)卷積和組卷積等結(jié)合,設(shè)計(jì)高效卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),解決圖像去噪、圖像超分辨問題。

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          西北工業(yè)大學(xué)田春偉教授:基于結(jié)構(gòu)信息的圖像復(fù)原方法研究

          ?論文

          1.Multi-stage image denoising with the wavelet transform (Pattern Recognition 2022)

          論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2209.12394

          代碼地址:https://github.com/hellloxiaotian/MWDCNN

          2.Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network (Neural Networks 2022 )

          論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2205.14548

          代碼地址:https://github.com/hellloxiaotian/ESRGCNN

          3.A heterogeneous group CNN for image super-resolution (IEEE TNNLS 2022)

          論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2209.12406

          代碼地址:https://github.com/hellloxiaotian/HGSRCNN


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