two-stage network | BriefGPT

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基于注意力的腹腔镜图像去烟网络与亮度嵌入和混合引导嵌入
本文提出了一种新颖的方法，用于从腹腔镜图像中去除烟雾。该方法采用了二阶段网络来估计烟雾分布并重建清晰的无烟手术场景，光度通道的利用对提供烟雾密度的重要信息起着关键作用。实验结果表明，该方法在峰值信噪比方面比现有最先进的方法高出 2.79％，
PDF3 months ago
TSNet: 图像去雾的两阶段网络，结合多尺度融合与自适应学习
该研究提出了一种名为 TSNet 的两阶段图像去雾网络，主要由多尺度融合模块（MSFM）和自适应学习模块（ALM）组成，通过增强泛化性能和恢复纹理细节来实现更好的去雾效果。实验证明，相较于之前的方法，TSNet 在合成和真实数据集上表现出卓
PDF3 months ago
ECCVVoViT: 基于图论的低延迟音视频语音分离 Transformer
本文提出了一种音频 - 视觉声音分离方案，在两种不同场景（语音和唱歌）中实现了低时延的最新成果。该模型基于两级网络，采用轻量级图卷积网络从面部标记中提取运动线索，然后将视觉和音频特征输入到音频 - 视觉转换器中，为目标源的隔离估计提供相当不
PDF2 years ago
ICASSP 2021 深度降噪挑战赛：利用双阶段深度网络分离幅度与相位优化
提出了一种新的消噪系统，主要由两个管道组成，第一个管道旨在解耦幅度和相位的优化问题，第二个管道旨在进一步抑制失真噪声，可以有效改善主观质量。在 ICASSP 2021 深度噪声抑制挑战中，我们的系统在实时轨迹 1 上以 ITU-T P.80
PDF3 years ago