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AFM论文阅读笔记

  • 论文全称：Modulating Image Restoration with Continual Levels via Adaptive Feature Modification Layers ，来自CVPR2019
  • AFM论文阅读笔记_第1张图片
    论文前面用denoise做了形象的解释，在高斯噪声系数15的训练集上训练好了一个denoise的模型，然后用训练好的模型继续在噪声系数50的训练集上训练，然后查看训练前后filter的差别，发现差别很微小，猜想可以学习一个转化filter，使这个filter g 卷积 f15 能够得到 f50 ，那么就习得一种modulation的模型，能够调整denoise的程度，根据卷积的交换律，可以变成这样
    即把g直接作用在feature map上，作为一层插入的层
  •  
  • AFM论文阅读笔记_第2张图片
  • 提出了一个AdaFM层，放在每个conv层的后面
  • 网络是这样train的，先用一个普通的CNN网络在La层次的训练集上训练，然后fix参数，加入AdaFM层，在Lb层次的训练集上训练gi 和 bi，acc可以用在Lb层次上训练的普通CNN和在Lb层次上训练的AFM的output的差别来衡量，在test的时候，AdaFM的参数是，其中I是identity filter，即经过该filter不改变前后的feature map，而gi, bi是前面训练好的参数，λ 是可以调节程度的超参数，在0-1之间改变 λ ，就可以实现La到Lb的输出范围
  • 影响结果的因素有三个，filter size，大一点好，但是并不会一直大下去一直好；方向，从easy到difficult取ada比较好；range，即La和Lb的差别，越小越好
  • 具体lambda对应于怎样的程度，需要用测试集来找对应关系

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