Forskning 6 Tencent Youtu Lab 7 UC Merced (a) GT (b) SRCNN [5] (c) VDSR med närmaste (d) VDSR med bilinjär (e) VDSR med bikubisk (f) Vår bild 1. Visuella jämförelser av superupplösningsresultat med VDSR-metoden [17] (×4) med strukturer som återvinns med olika metoder, dvs. närmaste granne, bilinjär och bikubisk uppampling. Restuella inlärningsalgoritmer tar vanligtvis upp sampled bild som basstrukturer och lära sig detaljerna, skillnaden mellan upp sampled och mark sanningen bilder. Resterande inlärning kan dock inte korrigera lågfrekventa fel i strukturerna, t.ex. den struktur som erhålls av närmaste granne interpolation i c. Däremot är vår algoritm motiverad av nedbrytningen av en signal i strukturer och detaljer, vilket innebär både struktur och detaljinlärning och därmed leder till bättre resultat. I detta dokument föreslår vi en allmän dual convolutional neural network (DualCNN) för lågnivåseende problem, t.ex. super-upplösning, egg-bevarande filtrering, deraining och dehazaring. Dessa problem innebär vanligtvis en uppskattning av två komponenter i målsignalerna: strukturer och detaljer. Motiverade av detta, vår föreslagna DualCNN består av två parallella grenar, som respektive återhämtar strukturer och detaljer i ett slut-till-slut sätt. De återvunna strukturerna och detaljerna kan generera målsignalerna enligt formationsmodellen för varje enskild applikation. DualCNN är en flexibel ram för lågnivåseende uppgifter och kan enkelt införlivas i befintliga C-NN. Experimentella resultat visar att DualCNN effektivt kan tillämpas på många lågnivåseende uppgifter med gynnsam prestanda mot de senaste metoderna.
Dessutom föreslår Ref DualCNN, som består av två parallella grenar för att återställa strukturen och detaljer på ett heltäckande sätt. Men i hår generation, genererad struktur, som kan betraktas som struktur, är benägna att förstöras med vissa oordnade buller.
Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}