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基于任务自适应路由的一体化医学图像恢复
提出了一种任务自适应路由策略的全能医疗图像恢复网络，实现了状态 - of-the-art 性能在 MRI 超分辨率、CT 降噪和 PET 合成等三个医疗图像恢复任务中。
PDFa month ago
CVPR野外多模式再识别的全能框架
引入了一个新颖的多模态学习范式（称为 All-in-One），利用一个预训练的大模型作为编码器，实现了高效的多模态检索，克服了不同模态数据的挑战，同时在零样本和领域泛化情境中展示出卓越的性能。
PDF2 months ago
动态预训练：高效可扩展的一体化图像恢复
通过 DyNet 动态网络设计的全能图像恢复任务模型，结合权重共享机制和动态预训练策略，在图像去噪、去雨和去雾等多种任务上取得了最新的成果，同时比基准模型减少 31.34% 的 GFlops 与 56.75% 的参数。
PDF3 months ago
统一宽度自适应动态网络用于一体化图像修复
对比传统图像恢复方法，全能图像恢复技术引起了人们的关注，因其能恢复受不同类型和程度损害的图像。然而，现代全能图像恢复方法忽略了任务间的困难，并使用相同的网络重建受不同退化影响的图像，这导致了任务相关性的低估和计算资源分配的次优化。为了阐明任
PDF5 months ago