要點 提出了多尺度Retinex結合CNN的模型。 網絡結構中包含殘差結構，利用了每一卷積層的信息。 利用反向傳播來設定參數W b，而不是人工設定。 在摘要中提出，且在正文中提及，但並未說明細節 Retinex理論 原理： https: blog.csdn.net weixin article details 本文采用了多尺度Retinex理論，對單尺度Retinex進行變形 實驗證明變形前后效 ...
2020-07-01 18:08 0 693 推薦指數：
LIME: Low-light Image Enhancement via Illumination Map Estimation 目錄 LIME: Low-light Image Enhancement via Illumination Map Estimation ...
這篇文章來自 BMVC 2018。低光圖像增強一直是一個火熱的領域，在過去的幾十年中，有很多傳統的方法用於增強低光圖像，但這些方法都在一定程度上限制了增強效果。隨着深度學習的興起，卷積神經 ...
文章概述 這篇文章來自 ACM MM 2019。本文建立了一個簡單而有效的點燃黑暗（表示為 KinD）的網絡，它受 Retinex 理論的啟發，將原始圖像分解為反射率和光照兩個部分，其中 ...
這篇文章的主要貢獻點在於： 1.實驗證明僅僅利用圖像整體的弱標簽很難訓練出很好的分割模型； 2.可以利用bounding box來進行訓練，並且得到了較好的結果，這樣可以代替用pixel-leve ...
(Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution, ECCV2014) 摘要：我們提出了一種單圖像超分辨率的深度學習方法(SR)。我們的方法直接學習在低/高分辨率圖像之間的端到端映射 ...
EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision論文解讀 Motivation and introduction 最近在xiajiba看一些論文，看到了關於低光圖像增強的無監督學習的一篇論文。如題。 作者題目 ...
Abstract 圖像融合有兩個關鍵的步驟，一個是特征提取一個是融合規則。通過學習一個神經網絡模型可以生成聯合生成特征提取和融合規則這兩部分。網絡訓練數據是高分辨圖像塊和對應的模糊處理。 1.In ...
摘要 問題描述 何愷明將深度學習技術引入超分辨問題的開山之作SRCNN(2014年），主要存在以下幾個問題： 1、感受野小，使得獲取的語義信息少 ...
