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图像超分辨率的二值扩散模型
本文介绍了一种针对图像超分辨率的新型二值扩散模型 ——BI-DiffSR，该模型利用改进的 UNet 架构进行二值化，并设计了一系列新的技术来增强模型性能和灵活性。实验结果表明，BI-DiffSR 在超分辨率任务中优于现有的二值化方法。
PDFa month ago
通过姿势编码变分自动编码器实现多元化的手语表达
该研究解决了多样性感知手语生成问题，扩展了变分推断范式以包括姿势信息和属性条件，通过 UNet 架构的生成器框架和变分推断的视觉特征生成具有不同属性的手语图像，实验证明该模型在多样性、像素图像质量和姿势估计方面的表现优于现有基准模型，并忠实
PDF2 months ago
扩散采样中跳过调谐的令人惊讶的有效性
通过引入 UNet 架构，扩散概率模型已成为图像生成任务中的主导力量，文章提出了 Skip-Tuning 方法，在跳跃连接上实现了 100% 的 FID 改进，挑战了 ODE 采样器的限制。
PDF4 months ago
基于 DDPM 的 X-ray 图像合成器
提出了一种结合 Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) 和 UNet 架构的 X-ray 图像合成方法，通过使用 3000 多张从 Kaggle 获取的肺炎 X-ray 图像进行训练，成
PDF6 months ago
UNet 及其变体在医学图像分割中的性能分析
通过探索深度学习模型在医学图像分割中的应用，特别关注 UNet 架构及其变体，本研究评估了这些模型在各种挑战性医学图像分割任务中的表现，并通过解决图像标准化、调整大小、架构选择、损失函数设计和超参数调整等问题来获取结果。研究结果显示，经过深
PDF9 months ago
MCPA: 多尺度交叉感知网络用于 2D 医学图像分割
我们提出了一种名为 Multi-scale Cross Perceptron Attention Network (MCPA) 的 2D 医学图像分割模型，通过融合全局特征和局部上下文信息来克服 UNet 架构在捕捉长距离依赖方面的挑战，同
PDFa year ago
加速指纹增强：一种 GPU 优化的混合架构方法
通过 Unet 架构指导，利用混合的深层网络结构增强潜在指纹的细节特征，其中包括使用 Resnet-101 网络和 Unet 编码器的潜力组合，补充了注意力机制和前向跳跃的传输连接。通过创新的指纹增强 Gabor 层，使其在 GPU 计算机
PDFa year ago
重新考虑 PRL: 用于反半色调的多尺度渐进残差学习网络
本研究提出了一种端到端多尺度渐进式残差学习网络（MSPRL）进行图像反半色调，采用 UNet 架构和多尺度输入图像来恢复高质量的连续色调图像，并在不同的训练策略下进行了比较，结果表明 MSPRL 处理细节恢复问题中具备显著的性能优势。
PDFa year ago
基于 UNet 架构和迁移学习的深度学习生物医学图像分割
本文旨在利用 Pytorch 从零开始实现 UNet 模型并在多个生物医学图像数据集上评估其性能，另外，我们使用迁移学习将修改后的 UNet 分割模型应用于生物医学图像数据集，发现迁移学习模型在图像分割方面表现更为优异。
PDFa year ago
面向交互调制的照片级真实图像修复
本文提出了一种可控 Unet 生成对抗网络 (CUGAN) 来生成高频纹理，该网络包括基网络和条件网络两个模块，通过调整不同尺度的不同特征的权重实现交互控制还原级别，在鉴别器中对中间特征进行自适应调制，并通过简单的过渡方法提供 GAN 和
PDF3 years ago
deep21: 一种用于 21 厘米前景去除的深度学习方法
使用具有 UNet 架构和三维卷积的卷积神经网络，通过训练模拟观测来有效分离宇宙中性氢光谱的频率与空间模式和前景，其相比于标准的 PCA 方法，在小角尺度和小径向尺度上有一个数量级的减少预测误差方差和精度提高，有助于未来的 21 厘米强度映
PDF4 years ago