perceptual loss functions | BriefGPT

关键词perceptual loss functions

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ECCV过度曝光蒙版融合：通用逆 ISP 多步细化
本文介绍了一种新的 RAW 重建方法，通过多步骤的细化处理及集成曝光掩膜等创新点，将图像从 RGB 转为 demosaiced RAW，从而通过感知损失函数显著提高了性能，并且同时具有通用性，可应用于增强其他高性能学习方法。
PDF2 years ago
CVEGAN：一种视感启发的用于压缩视频增强的生成对抗网络
本研究提出了一种新的生成对抗神经网络模型（CVEGAN），其应用在视频压缩质量增强方面，通过采用新颖的 Mul2Res 块、增强残差非局部块（ERNB）和增强的卷积块注意模块（ECBAM），以及重新设计的培训策略和感知损失函数来实现。CVE
PDF4 years ago
感知视频超分辨率增强时间连续性
本文介绍了一种基于循环对抗网络的视频放大方法，利用感知损失函数来实现高质量和时域一致性的视频放大。
PDF6 years ago
针对压缩感知 MRI 重建的对抗性和感知细化算法
该论文提出了一种基于 MSE 损失重建网络的可视改善组件，通过引入感知损失函数和对抗性损失函数，可以更好地平衡图像清晰度和对比度。同时，提出了一种语义可解释性评分，可对象地定量评估图像质量。在基于 8 倍下采样的大型心脏 MRI 数据集上的
PDF6 years ago
使用感知损失的对抗网络进行文字到图像的合成
本文提出一种改进的基于 GAN 的文本图像生成方法，通过优化感知损失函数，可以生成更具感染力、质量更高的鸟和花卉的合成图像。
PDF7 years ago
用于实时风格转换和超分辨率的感知损失
该研究探讨了一种使用感知损失函数训练卷积神经网络进行图像转换任务的方法，在图像风格迁移和单一图像超分辨率方面获得了较好的实验结果。
PDF8 years ago