0.背景 这篇论文是2017年11月29号第一次提交到arxiv并紧接着30号就提交了V2版本的。 近些年DCNN模型在图像生成和修复上面表现很好,大部分人认为好的原因主要是由于网络基于大量的 ...
paper:https: arxiv.org abs . code: https: github.com SHI Labs Pyramid Attention Networks . 基本思想 作者指出,当前基于深度学习的方法只是在单个尺度上利用了self similarity do not take full advantage of self similarities by relying on ...
2020-07-12 00:18 0 1193 推荐指数:
0.背景 这篇论文是2017年11月29号第一次提交到arxiv并紧接着30号就提交了V2版本的。 近些年DCNN模型在图像生成和修复上面表现很好,大部分人认为好的原因主要是由于网络基于大量的 ...
icme2020最佳学生论文奖 地址:https://sci-hub.pl/10.1109/ICME46284.2020.9102906 ...
多尺度的object detection算法:FPN(feature pyramid networks)。 原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测,但我们知道低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,但是目标位置比较粗略。另外虽然也有 ...
Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks NIPS 2015 摘要:本文提出一种 generative parametric model 能够产生高质量自然图像 ...
Feature Pyramid Networks for Object Detection 特征金字塔网络用于目标检测 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf 论文背景: 特征金字塔是用于检测不同尺寸物体的识别系统的基本组成部分。但是最近 ...
1. 摘要 在图像超分辨领域,卷积神经网络的深度非常重要,但过深的网络却难以训练。低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息,但却在通道间被平等对待,因此阻碍了网络的表示能力。 为了 ...
题目:SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning 作者: Long Chen等(浙大、新国立、山大) 期刊:CVPR 2017 1 背景 ...
图像超分任务可以看作是试图从LR图像中恢复尽可能多的高频信息。在SR任务中,输入的LR图像包含了丰富的低频信息。但是之前的任务把不同channel都同等对待,限制了CNN的表达能力。因此文中在EDSR的基础上结合了channel attention机制,构建了residual ...