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super-resolution recovery
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隐式神经表示的采样理论探索
隐式神经表示(INR)已成为计算机视觉和计算成像中解决反问题的强大工具。在线性反问题背景下,我们研究了使用单隐藏层 ReLU 激活和傅里叶特征层的广义权重衰减正则化方法,来从低通傅里叶系数恢复连续域图像的采样要求,验证了我们的理论,并展示了
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