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AAAI
结构流导向网络用于真实深度超分辨率
本文提出了一种新的结构流引导的 DSR 框架，其中学习交叉模态流图来指导 RGB - 结构信息的传输，以实现精确的深度超分辨率提升，经过对真实和合成 DSR 数据集的广泛实验，验证了该方法相对于现有技术的卓越性能。
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a year ago
ECCV
DSR -- 用于表面异常检测的双子空间重新投影网络
提出了一种基于量化特征空间表示和双解码器的架构，称为 DSR，它避免了图像级异常合成需求，通过对学习的量化特征空间进行采样，在特征级别上生成异常，从而实现对分布接近的异常的控制生成，在 KSDD2 和 MVTec 异常检测数据集上取得最新成
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2 years ago
基于通道注意力的迭代残差学习用于深度地图超分辨率
本文提出了一种针对现实世界深度图超分辨率（DSR）的技术框架，该框架包括四个模块，并在基准数据集上进行实验表明，该方法优于当前最先进的 DSR 方法。
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4 years ago
深度继承强化学习
该论文介绍了 DSR，即在一个端到端的深度强化学习框架中，将 SR 进行了推广，通过奖励预测和继任者映射的分解提高了对远程奖励变化的灵敏度，并能够从随机策略下训练的继任者地图中提取瓶颈状态（子目标） 。然后在两个不同的环境中展示了该方法的有
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8 years ago
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