Progressive

【图像恢复】Multi-Stage Progressive Image Restoration（译）

仅供参考，如有翻译不到位的地方敬请指出！多阶段渐进图像恢复多阶段渐进图像恢复Multi-StageProgressiveImageRestoration摘要1.引言2.相关工作3.论文提出的方法3.1互补特征处理3.2跨阶段特征融合3.3监督注意模块4.实验分析4.1数据集和评估协议4.2实现细节4.3图像去雨结果4.4图像去模糊结果4.5图像去噪结果4.6消融实验4.7资源高效的图像恢复5.结论
纸盒CVer·2023-07-18 11:12

Multi-Stage Progressive Image Restoration处理流程详解

文章目录模块详解CAB（ChannelAttentionBlock）SAM（SupervisedAttentionModule）Stage11.计算浅特征（ComputeShallowFeatures）2.使用编码器处理照片特征（Processfeaturesofall4patcheswithEncoderofStage1）3.合并深特征（Concatdeepfeatures）4.通过解码器传递特
utflpc·2023-07-18 11:11

论文笔记：MPRNet: Multi-Stage Progressive Image Restoration

相关方法单阶段、多阶段、注意力方法将图像分割为不重叠的patches：四个用于第一阶段，两个用于第二阶段，原始图像用于最后一阶段。残差学习：XS=I+RSX_S=I+R_SXS=I+RS，损失函数为L=∑S=13[Lchar(XS,Y)+λLedge(XS,Y)]\mathcal{L}=\sum_{S=1}^{3}\left[\mathcal{L}_{char}\left(\mathbf{X}_{
love_lqz·2023-07-18 11:11

论文阅读：（CVPR 2021）Multi-Stage Progressive Image Restoration

论文阅读：（CVPR2021）Multi-StageProgressiveImageRestorationPaper：https://arxiv.org/abs/2102.02808Code：https://github.com/swz30/MPRNet参考资料：cvpr2021Multi-StageProgressiveImageRestoration详解图像复原MPRNet：Multi-Sta
倘若我问心无愧呢丶·2023-07-18 11:39

[图像复原](MPRNet)Multi-Stage Progressive Image Restoration

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/357876311Multi-StageProgressiveImageRestoration2021cvpr目前最强的去噪方法，没有之一。可以去看看它刷榜的战绩。提出了一个多阶段结构，渐进式的学习复原函数。因此全面分解了回复过程，让每一步变得可操作。模型先用编码解码结构学习情境特征，之后与一个保留局部信息的高分辨率分支融合。每一个
等待破茧·2023-07-18 11:38

【论文笔记】图像修复MPRNet:Multi-Stage Progressive Image Restoration 含代码解析

目录一、介绍二、使用方法1.推理2.训练三、MPRNet结构1.整体结构2.CAB(ChannelAttentionBlock)3.Stage1Encoder4.Stage2Encoder5.Decoder6.SAM(SupervisedAttentionModule)7.ORSNet(OriginalResolutionSubnetwork)四、损失函数1.CharbonnierLoss2.Ed
小殊小殊·2023-07-18 11:08

PIL（Python Imaging Library）中保存图片时，save()函数使用详解

progressive：对于JPEG格式，通过将此参数设置为True来生成渐进式的JP
Puddy_Q·2023-06-14 17:06

PWA（Progressive Web App）

PWA（ProgressiveWebApp）是一种理念，使用多种技术来增强webapp的功能，可以让网站的体验变得更好，能够模拟一些原生功能，比如通知推送。在移动端利用标准化框架，让网页应用呈现和原生应用相似的体验主要技术webappManifest为了让PWA应用被添加到主屏幕,使用manifest.json定义应用的名称,图标等等信息。manifest.json文件{"name":"Minim
阿凯_8b27·2023-06-14 02:34

屏幕和摄像头中的视频分辨率P,I,K,MP表示的含义，720p，1080p，2k，5MP

也就是2MP）P,I,K,MP表示的含义参考：P：表示逐行扫描progressive的意思。表示多少行像素，例如720p，表示像素72
MAR-Sky·2023-04-21 19:35

更真、更强、更快的Web应用-Progressive Web Apps

1.ProgressiveWebApps2016年ProgressiveWebApps（文后简称PWA）风劲较大，本文作者详细梳理了PWA现状，希望能帮助读者更深入了解PWA，主要内容如下：PWA定义：描述一下PWA的缘起与使命。PWA技术：说明完成PWA开发需要使用哪些技术，主要介绍WebAppManifest（使web更像native）、ServiceWorkers（增强web能力）、Appl
xudawenfighting·2023-04-10 04:51

论文学习笔记-（progressive growing of gans for improved quality, stablity, and variation）2019-06-03

progressivegrowingofgansforimprovedquality,stablity,andvariation前人方法及缺陷Autoregressivemodels:PixelCNN生成清晰的图像，但是评估较慢，而且没有潜在的表示，因为它们直接对像素上的条件分布建模，这可能限制了它们的适用性variationalautoencoders(VAE):训练简单，但是由于模型的限制，产
雨住多一横·2023-03-27 21:41

【论文笔记】An Optimal and Progressive Approach to Online Search of Top-K Influential Community

introductiontop-kinfluentialcommunity计算主要有两类算法：index_based的方法需要为预计算所以，且仅适用于一个内置顶点权重向量。当图发生改变时，需要耗费很多时间去更新索引，且不能处理顶点权重向量与索引中使用的顶点权重向量不同的查询。onlinesearch算法，不需要预先计算，但是由于influentialγ-communities的的重叠性，在进行第二
6J·2023-03-19 23:49

《Progressive Cross-Modal Semantic Network for Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval》论文学习

AbstractZero-shotsketch-basedimageretrieval(ZS-SBIR)是一个特别的跨模态检索任务，涉及通过可用的手绘草图，在零次学习的设想下，去搜索自然图片。以前的方法都是设想把草图和图像特征映射到一个低纬度的公共空间，来完成高效率的搜索。并且同时，对齐和映射特征到他们的语义特征（类别级的词向量），将knowledge从seen到unseen进行迁移。然而对齐与投
waiall·2023-03-10 16:24

76、One is All: Bridging the Gap Between Neural Radiance Fields Architectures with Progressive Volume

简介github：https://github.com/megvii-research/AAAI2023-PVD神经辐射场(NeuralRadianceFields,NeRF)方法被证明是一种紧凑、高质量和通用的3D场景表示，并支持诸如编辑、检索、导航等下游任务。基于哈希表的表示承认更快的训练和渲染，但它们缺乏明确的几何含义，阻碍了下游任务，如空间关系感知编辑。文章提出了渐进体积蒸馏(PVD)，这
C--G·2023-02-06 18:49

FFmpeg-- H264编码profile & level控制

支持I/P帧，只支持无交错（Progressive）和CAVLC；Extend
LeonYin·2023-02-05 17:25

PULT：Progressive Unsupervised Learning for Visual Object Tracking（用于视觉目标跟踪的渐进式无监督学习）

ProgressiveUnsupervisedLearningforVisualObjectTracking（用于视觉目标跟踪的渐进式无监督学习）因为是无监督学习，所以需要对样本数据充分挖掘，产生适合跟踪的训练样本。本文首先使用contrastivelearning学前景、背景区分的能力。在数据集ILSVRC2015中，PUL算法首先使用EdgeBox生成高质量的proposal，并借助前景、背景
差不太多先生·2023-02-05 16:14

Vue.js使用

渐进式框架：Progressive，说
余生安好178·2023-02-04 01:50

RGB-T追踪——【多模态融合】APFNet: Attribute-Based Progressive Fusion Network for RGBT Tracking

目录文章侧重点网络结构训练策略为什么需要分三段训练模型？训练Attribute-SpecifcFusionBranches训练AggregationFusionModule训练Attribute-BasedEnhancementModule在线更新策略训练集的选取论文代码文章侧重点现有的RGB-T多模态的融合模型通常是设计一个大而复杂的融合模型，或是生成模态相关的置信分数来自适应性地融合RGB模态
zz的大穗禾·2023-02-02 11:37

Attribute-based Progressive Fusion Network for RGBT Tracking论文研读笔记

目录说明一.论文作者介绍二.内容摘要三.介绍四.相关工作4.1TransformerTracking4.2Attribute-basedProgressiveFusionNetwork4.3Dual-streamHierarchicalArchitecture4.4Three-stageTrainingAlgorithm4.4.1训练阶段一4.4.2训练阶段二4.4.3训练阶段三4.5APFNet
咿喃小记·2023-02-02 11:34

python实现.jpeg转.jpg

fromPILimportImageimportosdefjpeg2jpg(path_in,path_out):img=Image.open(path_in)img.save(path_out,"JPEG",quality=80,optimize=True,progressive
学术菜鸟小晨·2023-02-02 09:11

【CVPR2021】Multi-Stage Progressive Image Restoration 多阶段渐进式通用图像恢复

首发于jwxie.cnMulti-StageProgressiveImageRestorationPDFLinkGithubCodeSection1介绍图像恢复是一个从低质量的图像恢复出高清图像的任务。典型的低质量因素有噪声，模糊，水滴噪声，雾噪声等。这是一个高度病态的问题，因为本质上对一张输入的低质量图像存在无限的可行解。为此，许多工作通过增加人工设计的图像先验信息，同时限制解空间的大小为自然图
门被核桃夹了还能补脑嘛·2023-01-21 10:07

【论文笔记：Progressive Feature Alignment for Unsupervised Domain Adaptation 2019 CVPR】

ProgressiveFeatureAlignmentforUnsupervisedDomainAdaptation概览动机PFAN结构图理论分析插图实验结果1.Introduction2.RelatedWork3.ProgressiveFeatureAlignmentNetwork3.1.TaskFormulation3.2.Easy-to-HardTransferStrategy3.3.Ada
十月十二日·2023-01-13 16:39

Multi-Stage Progressive Image Restoration 论文笔记

引言大部分图像降噪、去雨等网络模型都是单步的，也是直接参考目标检测、实例分割那边的网络结果直接演化过来的，然而，多步的网络结果也是存在的，它将图像恢复任务通过很多个编码器-解码器结构的网络模型分解成很多个小的子任务，从而更好地提取不同的空间特征和上下文信息，进行更好地特征融合。于是，该论文就是在这个基础上提出来的。多阶段优点的是相比于单阶段的编码器-解码器结构，由于存在下采样使得会丢失一部分的空间
Unsunshine_Bigboy_?·2023-01-11 10:06

Focal Loss 与 Progressive Focal Loss的pytorch实现

不懂的人则永远不懂代码importtorchimporttorch.nnasnnclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,alpha=0.25,gamma=2,progressive
是不是云·2023-01-10 19:32

A Deep Journey into Super-resolution: A Survey阅读

将现有方法分九类：linear、residual、multi-branch、recursive、progressive、attention-based、adversarialdesigns。
fung-hwang·2023-01-10 06:19

17_2Representation Learning and Generative Learning Deep Convolutional_Progressive Growing Style GAN

17_RepresentationTying权重CNNRNNdenoisingSparseAutoencoder_潜在loss_accuracy_TSNE_KLDivergence_L1_hasingAutoencoders:https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/116576478cp17_GANforSynthesizingDa
LIQING LIN·2023-01-06 11:43

【cvpr2020】Referring Image Segmentation via Cross-Modal Progressive Comprehension

motivation：之前的方法缺乏利用语言中不同类型的信息词来准确对齐视觉和语言特征的能力。提出采用渐进式方法，分为两个阶段，第一步，模型根据实体词和属性词来感知表达式中描述的所有实体，第二步，模型进一步推理实体之间的关系，以突出所指对象并抑制其他不匹配的实体。idea：提出了一个跨模态渐进理解(CMPC)模块，该模块利用表达式中的不同类型的词来分割基于图形的结构中的所指对象。该模块，第一步将从
lynn_Dai·2022-12-28 09:56

[论文笔记]：PROGRESSIVE GROWING OF GANS FOR IMPROVED QUALITY, STABILITY, AND VARIATION

PROGRESSIVEGROWINGOFGANSFORIMPROVEDQUALITY,STABILITY,ANDVARIATION论文翻译摘要1.介绍2.逐步增长的GANS(ProgressivegrowingofGANs)3.使用小批量标准偏差增加可变性4.生成器和判别器中的归一化4.1调节学习速率4.2生成器中的像素pixel-wise特征向量归一化5.评估GAN结果的多尺度统计相似度6.实验
Axiiiz·2022-12-25 17:56

2021:Check it again:Progressive Visual Question Answering via Visual Entailment通过视觉暗示进行渐进式视觉问答

摘要虽然复杂的视觉问答模型取得了显著的成功，但它们往往只根据问题和答案的表面关系回答问题。最近已经开发了几种方法来解决语言先验问题，但大多数根据一个最好的输出来预测正确答案，不考虑答案的真实性，此外，他们只探索图像和问题间的相互作用，而不考虑候选答案的语义。本文我们提出一种基于视觉暗示的选择和重排序(SAR)渐进式框架，首先选择与问题或答案相关的候选答案，然后通过视觉暗示任务重新排序这些候选答案，
weixin_42653320·2022-12-22 16:31

FFmpeg--转码参数调整

支持I/P帧，只支持无交错（Progressive）和CAVLC；2、Extendedprofile：进阶画质。
音视频开发老舅·2022-12-19 08:36

【论文笔记】PSCC-Net: Progressive Spatio-Channel Correlation Network for Image Manipulation Detection and

PSCC-Net:ProgressiveSpatio-ChannelCorrelationNetworkforImageManipulationDetectionandLocalization发布于IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology2022论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.10596v2.pdf
Deep_Lnna·2022-12-08 15:13

论文浏览(41) STEP: Spatio-Temporal Progressive Learning for Video Action Detection

文章目录0.前言1.要解决什么问题2.用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题&有什么可以借鉴0.前言相关资料：arxivgithub论文解读论文基本信息领域：时空行为检测作者单位：马里兰大学&NVidia发表时间：CVPR20191.要解决什么问题Spatio-temporalactiondetection任务的难度较大一个actiontube一般来说包括了空间上的变换，这会导致proposa
清欢守护者·2022-12-08 05:54

【Information Sciences】PMT-Net: Progressive Multi-Task Network for one-shot Person Re-Identification

文章目录背景知识内容概要摘要：取得的成果相关工作数据集baselinebackboneBIbtex方法提要方法特点方法框架实验结果方法详解参考文献背景知识内容概要针对的问题or出发点：人工标注成本大。还是为了解决小样本问题。提出了渐进的多任务网络（PMT-net）:用one-shot初始化模型，然后迭代优化（秉承EUG一脉）首先，行人的属性识别作为辅助任务。（参照了APR那篇文章，也是EUG同作者
_Summer tree·2022-12-07 21:20

Progressive Minimal Path Method for Segmentation of 2D and 3D Line Structures论文学习

ProgressiveMinimalPathMethodforSegmentationof2Dand3DLineStructures论文翻译和学习今天就先学到这里吧！明天接着研读，晕有点看不明白摘要二维和三维线结构的分割对于许多计算机视觉应用都是至关重要的，如卫星图像中的街道分析和医学图像中的血管量化。在这篇文章中，我们提出了一种基于最小路径方法的统一方法来分割不同应用领域的线结构（示例见图1）。
beautymonkey_·2022-12-07 17:44

TsingHua：FPT: Improving Prompt Tuning Efficiency via Progressive Training

这篇文章我觉得做的也挺有意思的。是在探究提示学习中渐进式的更新参数比一窝蜂的直接更新参数效果要佳。开头是从比较PT（promptlearning和finetuning）开始的。为什么PT的收敛速度慢，训练效率低下？因为PT中中可训练的参数大大减少了吧。微调起来不是很容易。（我感觉论文中提到的PT是softPT），折磨说的：PTprependsafewvirtualtokenstotheinputt
等景，不如找景·2022-12-07 12:06

python实现jpeg转jpg

数量不多用交互式就可以直接处理fromPILimportImageimg=Image.open("路径/a.jpeg")img.save("路径/a.jpg","JPEG",quality=72,optimize=True,progressive
秋田刀鱼·2022-12-07 09:55

python代码：jpeg图像转jpg图像

fromPILimportImagedefjpeg2jpg(path_in,path_out):img=Image.open(path_in)img.save(path_out,"JPEG",quality=80,optimize=True,progressive
cv_lz·2022-12-07 09:54

Entropy-based Active Learning for Object Detection with Progressive Diversity Constraint（CVPR2022）

原文链接根据overview来阐述过程主要分为三步：Instanceuncertaintyisfirstcomputedbasedontheentropy.ENMSthenperformsoneachimagetoremoveredundantinstances.DivProtoaggregatestheinstancesofeachimagetoprototypesandrejectstheim
Coder.Gnew·2022-12-03 12:39

SPINN: Synergistic Progressive Inferenceof Neural Networks over Device and Cloud

题目：SPINN:SynergisticProgressiveInferenceofNeuralNetworksoverDeviceandCloudSPINN：设备和云上神经网络的协同渐进推理作者：StefanosLaskaridis,StylianosI.Venieris,MarioAlmeida,IliasLeontiadis,NicholasD.Lane摘要：Despitethesoarin
溪冷酱的头秃日常·2022-12-02 17:43

【步态识别】GaitMPL 算法学习《GaitMPL: Gait Recognition with Memory-Augmented Progressive Learning》

目录1.论文&代码源2.论文亮点2.1问题提出2.2模型简述3.框架解读3.1整体框架3.2DRPL3.2.1渐进式学习3.2.2基于困难度的注意力模型3.2.3渐进训练3.2.4目标损失函数结构3.3GSAM3.3.1存储哪些元素3.3.2元素如何更新3.3.3如何更新网络3.3.4整体训练过程4.实验结果4.1实验前提（参数设置）4.2结果数据4.2.1SOTA模型对比4.2.2消融实验5.总
一只菟葵·2022-11-29 02:02

【CV Transformer 论文笔记】PS-ViT: Vision Transformer with Progressive Sampling

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Yue_Vision_Transformer_With_Progressive_Sampling_ICCV
河无湖·2022-11-23 01:24

cvpr 2021图像增强论文笔记Multi-Stage Progressive Image Restoration详解

CVPR2021Multi-StageProgressiveImageRestorationcode:https://github.com/swz30/MPRNet简要记录下这篇文章的要点。提出问题：图像增强领域框架基本上分为两种设计：Encoder-decoder可以有效获取多尺度信息，但会牺牲空间细节；Asinglescalefeaturepipeline得到的图像有很好的空间细节，但是由于感
BigerBang·2022-11-22 01:27

【去噪去模糊去雨】Multi-Stage Progressive Image Restoration 多阶段渐进式通用图像恢复【CVPR2021】

论文：【CVPR2021】Multi-StageProgressiveImageRestoration多阶段渐进式通用图像恢复参考：多阶段渐进式图像恢复|去雨、去噪、去模糊|有效教程（附源码）|【CVPR2021】1.研究问题：图像恢复领域，即从低质量的图像恢复出高清图像。典型的低质量因素有噪声，模糊，水滴噪声，雾噪声等。2.该论文创新之处：概述：基于CNNs的方法的性能表现很大程度上取决于模型结
Ziy.·2022-11-21 07:50

Progressive Learning for Person Re-Identification with One Example[reading notes]

—————————————————————————————博文发表于夏木青|JoselynZhao，欢迎访问博文原文。这里是论文PDF链接。—————————————————————————————ProgressiveLearningforPersonRe-IdentificationwithOneExample导言Abstract研究领域其中关于索引标记数据（index-labeleddata
_Summer tree·2022-11-20 11:29

Cascade EF-GAN: Progressive Facial Expression Editing with Local Focuses 论文解读

题目：CascadeEF-GAN：局部聚焦渐进式面部表情编辑时间：2020.3作者：RongliangWu,GongjieZhang,ShijianLu,andTaoChenCVPR2020Abstract目前面部表情编辑存在的问题：生成性对抗网络（GAN）的最新进展表明，面部表情编辑有了显著的改进。然而，当前的方法仍然容易在表达密集型区域周围产生伪影和模糊，并且在处理大间隙表达转换（例如从愤怒到
我是喵喵酱·2022-11-19 22:36

解读DPFPS: Dynamic and Progressive Filter Pruning for Compressing Convolutional Neural Networks from

DPFPS:DynamicandProgressiveFilterPruningforCompressingConvolutionalNeuralNetworksfromScratch代码地址：https://github.com/taoxvzi/DPFPS/blob/main/scripts/run_resnet101_dpss_pr_0.45.sh先来聊聊题目：动态渐进式滤波器修剪其有两个主要
janezjlj·2022-11-19 09:29

【MagNet】《Progressive Semantic Segmentation》

CVPR-2021文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method4.1Multistageprocessingpipeline4.2Refinementmodule4.3MagNetFast5Experiments5.1Datasets5.2ExperimentsontheCityscapesdata
bryant_meng·2022-10-27 11:52

推荐系统（十六）多任务学习：腾讯PLE模型（Progressive Layered Extraction model）

推荐系统（十六）多任务学习：腾讯PLE模型（ProgressiveLayeredExtractionmodel）推荐系统系列博客：推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines（FM）推荐系统（四）Field-awareFactorizationMachines（FFM）推荐系统（五）wide&deep推荐系统（六）Deep&
天泽28·2022-08-16 07:47

Multi-Stage Progressive Image Restoration

代码Multi-stageprogressiveimagerestoration摘要：作者提出了多阶段架构，逐步学习目标函数。具体来说，作者首先使用编码器解码器架构学习上下文特征，然后在保持局部信息的高分辨率分支融合它们。在每个阶段，作者引入了像素自适应设计，该设计利用监督注意力重新加权局部特征。这种多阶段架构的一个关键要素是不同阶段之间的信息交换。为此，我们提出了一种双向方法，其中信息不仅从早期
Mick..·2022-08-11 13:28

Separate to Adapt: Open Set Domain Adaptation via Progressive Separation论文笔记

SeparatetoAdapt:OpenSetDomainAdaptationviaProgressiveSeparation论文笔记AbstractDomainadaptation问题在利用源域的标注数据为未标记的目标域学习准确的分类器方面已经有较大成功，但是OpenSetDomainAdaptation问题中的目标域中存在未知类，而未知类所占的比例对解决问题的方案的性能影响很大。在源域与目标域
Jason66661010·2022-05-26 07:44
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他