prior-based methods | BriefGPT

关键词prior-based methods

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基于贝叶斯自适应矩阵正则化的鲁棒持续学习
通过引入贝叶斯自适应瞬间正则化（BAdam），我们提出了一种新的基于先验的方法，它更好地约束参数增长，从而降低了灾难性遗忘，并达到了基于先验方法在具有挑战性的单头类增量实验上的最新性能，如 Split MNIST 和 Split Fashi
PDF10 months ago
无监督使用暗通道先验损失的单张图像除雾
本文提出一种完全无监督的将实际户外图像用于深度学习的单张图像去雾方法，该方法利用先前研究中广泛使用的暗通道先验能量函数进行训练，提高了结果的质量，并与大规模监督方法相当。
PDF6 years ago
逐层特征融合网络用于逼真图像去雾
本文提出了一个基于 U-Net 的编码器 - 解码器深层网络模型用于单幅图像去雾。该模型通过逐步特征融合，直接从观察到的有雾图像到去雾地面真实的高度非线性变换函数。在两个公共的图像去雾基准测试中，该模型在 GPU 的高效内存使用下能够令人满
PDF6 years ago
深度网络的联合透射映射估计和去雾
该论文提出了一种新的方法，即通过端到端学习框架来同时估计透射率图和去雾结果，相对于现有的方法，该方法在合成和真实数据集上均能达到显著的改善。
PDF7 years ago