high-level vision tasks | BriefGPT

关键词high-level vision tasks

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SwinIR：使用 Swin Transformer 进行图像恢复
本研究提出了一种基于 Swin Transformer 的强基线模型 SwinIR，用于图像恢复，通过对三种典型任务进行实验（图像超分辨率、图像降噪和 JPEG 压缩），实验结果表明，SwinIR 在不同任务上的表现比最先进的方法提高了至多
PDF3 years ago
雾霾去除是否有助于基于 CNN 的图像分类？
通过实验结果，发现现有的图像去雾方法不能显著改善图像分类性能，有时会甚至会降低图像分类性能。
PDF6 years ago
深度学习连接图像去噪和高级视觉任务
本文提出了使用卷积神经网络进行图像去噪和利用深度学习同时处理图像去噪和高级视觉任务的解决方案，并进行了实验验证。
PDF6 years ago
当图像去噪遇见高级视觉任务：一种深度学习方法
本文使用卷积神经网络对图像去噪，并将其与各种高级任务联合处理，使用联合损失更新去噪网络，证明了同时利用图像语义进行图像去噪及高级视觉任务的益处。
PDF7 years ago
深度物体特征的高低频边界检测及其在高级视觉中的应用
该篇论文提出了一种利用对象级特征进行边界检测的方法，采用了 “高层次向低层次” 和 “低层次向高层次” 的方案，得到了较好的性能，并且可以用于辅助高层次视觉任务。
PDF9 years ago