机翻 <基于新型模糊类型识别的盲超分辨率图像重建>…

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito Koishida 摘要 语音超分辨率(SSR)或语音带宽扩展的目标是由给定的低分辨率语音信号生成缺失的高频分量.它有提高电信质量的潜力.我们提出了一种新的SSR方法,该方法利用生成对抗网络(GANs)和正则化(regularization)方法来稳定GAN训练.生成器网络是有一维卷积核的卷积自编码器,…

ASEGAN:WGAN音频超分辨率 这篇文章并不具有权威性,因为没有发表,说不定是外国的某个大学的毕业设计,或者课程结束后的作业.或者实验报告. CS230: Deep Learning, Spring 2018, Stanford University, CA. (LateX template borrowed from NIPS 2017.) 作者:Jonathan Gomes-Selman, Arjun Sawhney, WoodyWang 摘要 本文提出使用Wasserstein(沃瑟斯…

Google Pixel 超分辨率--Super Resolution Zoom Google 的Super Res Zoom技术,主要用于在zoom时增强画面细节以及提升在夜景下的效果. 文章的主要贡献有: ·       使用多帧图像超分辨算法代替去马赛克算法 ·       引入自适应核插值和融合算法.其自适应于图像的局部结构,对稀疏采样的数据进行拟合. ·       提出了运动鲁棒模型,对局部运动.遮挡.配准失败区域有较好的的鲁棒性 ·       分析了手部震颤规律,并说明了其做为亚…

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积…

特别声明:本文来源于掘金,"预留"发表的[Apache Calcite 论文学习笔记](https://juejin.im/post/5d2ed6a96fb9a07eea32a6ff) 最近在关注大数据处理的技术和开源产品的实现,发现很多项目中都提到了一个叫 Apache Calcite 的东西.同样的东西一两次见不足为奇,可再三被数据处理领域的各个不同时期的产品提到就必须引起注意了.为此也搜了些资料,关于这个东西的介绍2018 年发表在 SIGMOD 的一篇论文我觉得是拿来入门最合适…

Capel, David, and Andrew Zisserman. "Computer vision applied to super resolution." Signal Processing Magazine, IEEE 20, no. 3 (2003): 75-86. 简介 超分辨率重建的目的是使用一组低分辨率的图像来估计一副高分辨率图像.重建主要通过两个步骤来完成:配准低分辨率的图片组到一个公共的坐标系,然后使用图像的生成模型(generative image model…

Super Resolution Accepted : 121   Submit : 187 Time Limit : 1000 MS   Memory Limit : 65536 KB  Super Resolution Bobo has an n×m picture consists of black and white pixels. He loves the picture so he would like to scale it a×b times. That is, to repla…

Faster R-CNN在Fast R-CNN的基础上的改进就是不再使用选择性搜索方法来提取框,效率慢,而是使用RPN网络来取代选择性搜索方法,不仅提高了速度,精确度也更高了 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 依靠于区域推荐算法(region proposal algorithms)去假定目标位置的最优的目标检测网络.之前的工作如SPPnet和Fast RCNN都减少了检测…

<Explaining and harnessing adversarial examples> 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型,包括最先进的神经网络,很容易遇到对抗性的例子.所谓的对抗性样例就是对数据集中的数据添加一个很小的扰动而形成的输入.在许多情况下,在训练数据的不同子集上训练不同体系结构的各种各样的模型错误地分类了相同的对抗性示例.这表明,对抗性例子暴露了我们训练算法中的基本盲点.…