原文:Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution【MZSR】【阅读笔记】

本文是针对Zero Shot ZSSR 的缺点做出的一些改进。虽然ZSSR提出了利用内部信息,采用无监督的方式进行SR,但缺点在于其测试时间过长。本文提出的MZSR将元学习和ZSSR结合,同时利用内部和外部信息,可以在几个gradient update中就输出比较好的结果。 元学习一般分为两个部分:meta training, meta test,目的是训练一个模型使其能最好地适应一个任务分布 ...

2020-09-07 14:38 0 474 推荐指数:

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Zero-shot learning(零样本学习)

一、介绍 在传统的分类模型中,为了解决多分类问题(例如三个类别:猫、狗和猪),就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练,然后给定一张新的图片,就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练 ...

Sat Jul 07 23:37:00 CST 2018 0 14680
Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey

摘要:   图像超分辨率(SR)是提高计算机视觉中图像和视频分辨率的一类重要图像处理技术。近年来,利用深度学习技术实现图像超分辨率技术取得了显著进展。在调查中,我们的目的是给出在一个系统的方式中使用 ...

Fri Jun 05 22:32:00 CST 2020 0 888
 
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