CVPR 將圖像超分辨率問題轉化為尋找圖像的連續表示。本質上圖像會存在分辨率的問題，是由於其存儲和表示使用的是二維數組。如果將圖像的表示是一個連續函數，那么圖像就可以是任意分辨率的。這個思路受啟發於三維重建中的implicit neural representation implicit neural representation 所謂implicit neural representation是 ...
2021-03-21 19:36 0 287 推薦指數：
Methodology 作者提出TIMAM (Text-Image Modality Adversarial Matching)方法，比較簡潔明了，具體包含三個部分： （1）特征提取器： 文本采用BERT提取詞向量，再輸入LSTM提取文本特征； 圖像采用ResNet101提取特征 ...
introduction 圖像恢復目標函數一般形式： 前一項為保真項（fidelity），后一項為懲罰項，一般只與去噪有關。 基於模型的優化方法可以靈活地使用不同的退化矩陣H來處 ...
arxiv上23號新放出的何凱明大神的新作。針對Siamese Network中的collapsing問題進行了分析，並指出，目前避免這個問題的一些方法：負樣本，大batch，momentum enc ...
1、R-MAC 參考博客：https://blog.csdn.net/m0_37717568/article/details/72778863 參考文獻：Tolias G, Sicre ...
超分辨率問題（Image super-resolution, SR) 從低分辨率(LR)的圖像中 ...
文章：Between-class Learning for Image Classification 鏈接：https://arxiv.org/pdf/1711.10284.pdf CVPR2018 作者嘗試了將在音頻上的方法用在圖像上的，並提出了一種將圖像作為波形處理的混合方法（作者 ...
ResNet網絡，本文獲得2016 CVPR best paper，獲得了ILSVRC2015的分類任務第一名。 本篇文章解決了深度神經網絡中產生的退化問題（degradatio ...
Introduction 對於image-text embedding learning，作者提出了 cross-modal projection matching (CMPM) loss 和 cross-modal projection classification (CMPC) loss ...
