Apr, 2023

视频压缩感知的分层交互重建网络

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TL;DR本文提出了一种新的 Hierarchical InTeractive Video CS Reconstruction Network（HIT-VCSNet）深度网络图像和视频压缩感知方法，通过空间和时间领域中的深度先验共同提取上下文信息，并在不同尺度空间中协同地学习不同帧之间的相关性，在图像和视频压缩感知领域中表现出卓越性能.
deep networkcompressive sensinghierarchical interactive video cs reconstruction networktemporal domainmultiscale space
发现论文，激发创造
  • 非局部神经网络的图像压缩感知

    提出了一种使用非局部神经网络（NL-CSNet）的新型图像压缩感知（CS）框架，利用测量域和多尺度特征域中的非局部自相似先验知识，旨在改善重构质量。

    Dec, 2021

  • 基于块的图像压缩感知的多通道深度网络

    本文提出了一种多通道深度网络，通过利用块间相关性来开发基于块的图像压缩感知，从而在消除阻塞伪影的同时实现了块级逼近，巨大地提高了图像恢复的性能。

    Aug, 2019

  • 压缩图像感知的深度网络

    本文尝试借助深度网络解决压缩感知中的采样效率和信号恢复的问题，通过训练一个采样矩阵和设计一个类似于压缩感知重构过程的深度网络，我们的实验结果显示，我们的方法相较于现有技术提供了显著的质量提高。

    Jul, 2017

  • 视频压缩感知的深度全连接网络

    本文提出了一种基于深度学习的视频压缩感知框架，通过学习视频序列和测量帧之间的线性映射或深度全连接网络，获取了比以往方法更好的重建质量和速度，在多个视频序列上的广泛模拟中明确了该方法的优越性能，并对数据集规模和层数对重建性能的影响提出了未来研究的几点思考。

    Mar, 2016

  • 具有循环残差结构约束的鲁棒深度压缩感知

    本文提出了一种新的基于循环残差结构约束的图像压缩感知重构方法，称为 R^2CS-NET，该方法可以在适应性在线优化和图像重构中有效地整合在线优化的鲁棒性和深度学习方法的效率和非线性能力。该方法还可以通过利用通道相关性实现彩色图像压缩感知。经过实验验证，该方法具有较高的鲁棒性和泛化能力，可以在现有的深度压缩感知基准测试中表现出色。

    Jul, 2022

  • 基于深度学习的卷积压缩感知框架 ConvCSNet

    通过使用卷积神经网络（CNN）实现基于卷积的压缩感知（CS）框架，从而显着提高了图像重建的质量，而不仅仅是重新构建图像块，并基于自适应收缩基础上设计的 CS 重构网络，我们的方法不仅在 PSNR 方面，还在视觉质量方面优于以前的 CS 方法。

    Jan, 2018

  • 采样先验增强深度展开网络用于鲁棒视频压缩感知

    本文提出了基于采样先验的深度展开网络（SPA-DUN）用于高效、稳健的视频压缩感知重建。实验表明，SPA-DUN 在各种采样设置下都能取得最先进的性能，具有可解释性和通用性。

    Jul, 2023

  • 多尺度深度压缩感知网络

    本文提出了一种多尺度深度学习压缩感知卷积神经网络（MS-DCSNet），其利用多尺度小波变换将图像信号转换，然后通过卷积模块在不同尺度上进行块的捕获并直接从多尺度测量重建初始重构图像，并利用多尺度小波卷积技术增强最终重构质量，从而学习多尺度采样和多尺度重构，从而改善重构质量。

    Sep, 2018

  • 一种轻量级的递归学习网络，用于可持续的压缩感知

    该论文提出一种轻量级深度神经网络，基于逐渐回复图像的分层结构和使用循环学习进行深度重构，以达到高质量重构图像的同时降低计算、能源和存储成本，模型的性能优于现有压缩感知算法。

    Apr, 2023

  • NL-CS Net: 基于非局部先验的图像压缩感知深度学习

    本文提出了一种使用非局部先验的 CS 方法，称为 NL-CS Net，通过学习解决非局部和稀疏正则化优化问题的扩展 Lagrangian 方法的每个阶段来解决现有网络方法的不足，其中重要参数是端对端学习的，并且在自然图像和磁共振成像实验中表现出更好的性能。

    May, 2023