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alpha
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resolution-invariant
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GFN: 用于多保真应用中无分辨率限制的精简算子学习的图传递网络
这项工作提出了一种新的解析度无关的模型降阶策略,适用于多保真度应用。我们基于一种新型的神经网络层,即图向前传播网络,构建了我们的架构,将前馈网络的概念扩展到图结构化数据上,通过在神经网络的权重和网格的节点之间创建直接链接,提高了网络的可解释
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a month ago
ICCV
恢复和识别:一种用于跨分辨率人员再识别的生成对偶模型
本研究提出了一种新的生成对抗网络,以解决跨分辨率个体再识别问题,能够在保持分辨率不变的同时恢复低分辨率输入图像中的缺失细节,实验表明该方法在五个基准数据集上比现有技术表现更好,尤其是当输入分辨率在训练期间未被看到时。
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5 years ago
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