Abstract-förstärka visuella egenskaper bilder spelar mycket viktiga roller i olika vision och lärande applikationer. Under de senaste åren, både kunskapsdrivna maximal en bakre (MAP) med tidigare modelleringar och helt databeroende konvolutionella neurala nätverk (CNN) tekniker har undersökts för att ta itu med specifika förbättring uppgifter. I detta dokument föreslår vi, genom att utnyttja fördelarna med dessa två typer av mekanismer inom ett kompletterande förökningsperspektiv, en enhetlig ram, kallad djup tidigare ensemble (DPE), för att lösa olika bildförbättringsuppgifter. I synnerhet etablerar vi först det grundläggande förökningssystemet baserat på de grundläggande bildmodellerna och inför sedan kvarvarande CNN för att hjälpa till att förutsäga förökningsriktningen i varje steg. Genom att utforma tidigare prognoser för att utföra feedback kontroll, vi teoretiskt bevisa att även med erfarenhet-inspirerade CNNs, DPE är definitivt konvergerade och resultatet kommer alltid att tillfredsställa våra grundläggande uppgiftsbegränsningar. Den största fördelen mot konventionella optimeringsbaserade MAP-metoder är att våra nedstigningsriktningar lärs av insamlade träningsdata, vilket är mycket mer robusta än oönskade lokala minimum. Medan DPE, jämfört med befintliga CNN typ nätverk, som ofta är utformade på heuristiskt sätt utan teoretiska garantier, kan dra fördelar av rika uppgifter som undersöks på grundval av domän kunskaper. DPE tillhandahåller därför faktiskt en generisk ensemblemetod för att integrera både kunskap och databaserade signaler för olika bildförbättringsuppgifter. Ännu viktigare är att våra teoretiska undersökningar bekräftar att feedforward-utbredningen av DPE kontrolleras på rätt sätt mot vår önskade lösning. Experimentella resultat visar att det föreslagna DPE överträffar state-of-the-arts på en mängd olika bildförbättring uppgifter både kvantitativt mått och visuell perception kvalitet.
Dessutom Liu et al. utnyttjade maximal bakre med tidigare förökning modeller och återstående konvolutionella neurala nätverk (RCNN) tekniker för att förutsäga förökning riktning, som är mer robust till oönskade lokala minimum REF.
Learning Converged Propagations with Deep Prior Ensemble for Image Enhancement
{'venue': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'journal': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}