low-level vision tasks | BriefGPT

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低层视觉中的扩散模型：概述
这篇综述论文全面地评估了扩散模型技术，并探讨了它们与其他深度生成模型的相关性，建立了理论基础。同时，该论文还总结了扩散模型在医学、遥感和视频等领域应用的情况，提供了常用基准和评估指标的概述，以及针对三个主要任务的扩散模型技术的全面评估。最后
PDF17 days ago
LM4LV：一个用于低级图像任务的冻结大型语言模型
该研究论文提出了一种名为 LM4LV 的框架，它能够使冻结的大型语言模型 (LLM) 解决一系列的低层次视觉任务，展示了 LLM 在低层次视觉中的强大潜力，并且架起了 MLLM 和低层次视觉任务之间的桥梁。
PDFa month ago
AAAI针对确定性条件图像生成模型的攻击：多样化和可控生成
基于预训练的确定性条件图像生成模型的网络结构或参数不变，我们通过添加微小扰动攻击输入条件，提出了一种简单高效的插件投影梯度下降（PGD）方法来生成多样且可控的图像，从而为低层视觉任务应用对抗攻击打开了新的可能性。
PDF4 months ago
视频动态先验：鲁棒视频增强的内部学习方法
我们提出了一个新颖的鲁棒性框架，用于低级视觉任务，包括去噪、物体移除、帧插值和超分辨率，不需要任何外部训练数据，通过优化损坏的测试序列来直接学习神经模块的权重，利用视频的时空相干性和内部统计信息。通过引入一种利用视频在不同尺度上的空间 -
PDF7 months ago
SYENet：一款适用于移动设备的多个低级视觉任务的简单而有效的网络，具有实时性能
通过提出仅具有约 6K 参数的新型网络 SYENet，以应对移动设备上的多个低级别视觉任务，在实时方式下实现了最佳 PSNR，并在 Image Signal Processing（ISP），Low-Light Enhancement（LLE
PDFa year ago
网络不够努力：图像去雨中的泛化问题研究
对于深度去雨网络，简化训练数据复杂度有助于提高其的泛化能力，因为网络依靠更简单的元素最小化训练损失，从而避免过度拟合雨滴痕迹，提高了去雨效果。
PDFa year ago
ICLR重温低级视觉中的隐式神经表示
本文研究了隐式神经表达在低层视觉问题中的应用，包括图像去噪、超分辨率、修补和去模糊等任务，并在实验中证明了其在资源有限情况下超过其他方法 2dB 以上的卓越表现。
PDFa year ago
AAAI任务特定的场景结构表示
本文提出了一种单一通用的神经网络结构，用于提取情景任务的特定结构指导，使用新的训练损失模型来优化 SSGNet，表现出针对多个低级视觉应用的最新结果，在未见数据集方面表现出了良好的抗摆性。
PDF2 years ago
ECCV逆向图像信号处理与 RAW 重建。AIM 2022 挑战赛报告
介绍了 AIM 2022 挑战，通过建立方法和基准，该挑战旨在解决如何从对应的 RGB 图像中恢复原始传感器图像的问题，并且得到了最新的结果，这对于其他任务可以产生潜在的益处。
PDF2 years ago
IJCAI残差对比学习用于图像重建：从噪声图像中学习可迁移的表征
本文提出了一种基于残差的对比度学习（residual contrastive learning，RCL）的无监督视觉表示学习框架，用于低层次视觉任务，减少了现有对比度学习框架中存在的实例鉴别前提任务和下游图像重建任务之间的任务不匹配问题。实
PDF3 years ago
CVPRLSM: 低层次视觉学习子空间最小化
本文从新的角度研究低层视觉任务中的能量最小化问题，以可学习的子空间约束取代启发式正则化项，并保留数据项以利用任务的第一原理的领域知识。通过 LSM 框架，可以统一多个低层视觉任务的网络结构和参数，使用完全共享的参数同时训练单个网络，甚至将训
PDF4 years ago
图像超分辨率的数据增强重新思考：全面分析和新策略
数据增强是提高深度网络性能的有效方法，本文着重研究在超分辨率任务中应用现有增强方法所遇到的挑战，提出 CutBlur 方法来解决空间关系的问题，并在各种情景下显著提高了超分辨率、去噪和压缩去块等低级别视觉任务的性能。
PDF4 years ago
ICCV单张图像反射消除和图像平滑通用深度架构
本文提出了一种深度神经网络结构，利用边缘信息解决图像分割和图像滤波等代表性的低级视觉任务，通过估计边缘和重建图像，采用级联卷积层排列的方法解决这些具有挑战性的问题，而无需使用专门的手工或应用程序特定的图像处理组件，并将得到的可转移管道应用于
PDF7 years ago