Robust Deep Multi-modal Learning Based on Gated Information Fusion Network 2018-07-27 14:25:26 Paper:https://arxiv.org/pdf/1807.06233.pdf  Related Papers:   1. Infrared and visible image fusion methods and applications: A survey Paper 2. Chenglong Li…

RFN-Nest 2021 研究 图像融合分为三步:特征提取,融合策略,图像重建. 当前端到端的图像融合方法:基于GAN的.还有本文提出的 研究背景:当前设计的融合策略在为特定任务生成融合图像方面是比较困难的. 研究目的:提出一种基于可以学习的融合网络架构(RFN)来实现端到端的图像融合方法(RFN-Nest). 研究方法: ​ 使用基于残差架构的残差网络结构(RFN)来取代传统融合方法. ​ 使用一种新颖的细节保留损失函数和特征增强损失函数来训练RFN. ​ 使用新颖的两阶段训练策略来完成融合…

论文题目<Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network> 论文作者:Weiwei Song, Shutao Li, Leyuan Fang,Ting Lu 论文发表年份:2018 网络简称:DFFN 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  一.本文提出的挑战 1.由于光谱混合和光谱特征空间变异性的存在,HSIs通常具有非常复杂的空间…

论文题目:<Structural Deep Network Embedding>发表时间:  KDD 2016 论文作者:  Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址:  DownloadGithub:      Go1.Go2 ABSTRACT Motivation 由于底层网络结构复杂,Shallow model 无法捕捉高度非线性的网络结构,导致网络表示次优. 因此,如何找到一种能够有效捕捉高度非线性网络结构并保留全局和局部结构的方法是…

Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失缺乏对label信息的考虑(???). (2)Contribution: 提出一个新的端到端网络框架,称为 CNN and RNN Fusion(CRF),结合了Siamese.Softmax 联合损失函数.分别对全身和身体局部进行模型训练,获得更有区分度的特征表示. Method (1)框架: (…

Paper information Titile:Deep Fusion Clustering Network Authors:Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Xifeng Guo, Zhiping Cai, En Zhu, Jieren Cheng Sources:2020, AAAI Code:Download Paper:Download Others:4 Citations, 41 References Abstract The disadva…

Paper Information Title:<Attention-driven Graph Clustering Network>Authors:Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui HouSource:2021, ACM MultimediaOther:1 Citations, 46 ReferencesPaper:DownloadCode:DownloadTask: Deep Clustering.Graph Clustering.Graph…

目录 0. Paper link 1. Overview 2. DenseNet Architecture 2.1 Analogy to ResNet 2.2 Composite function 2.3 Dense block and Transition layer 2.4 Growth rate 2.5 Bottleneck layers 2.6 Compression 2.7 Global Network Architecture 3. Experiments 4. Discussion…

Introduction 超分是一个在 low level CV 领域中经典的病态问题,比如增强图像视觉质量.改善其他 high level 视觉任务的表现.Zhang Kai 老师这篇文章在我看到的超分文章里面是比较惊艳我的一篇,首先他指出基于学习(learning-based)的方法表现出高效,且比传统方法更有效的特点.可是比起基于模型(model-based)的方法可以通过统一的最大后验框架来解决不同的 scale factors.blur kernels 和 noise levels 的…

论文题目:<LINE: Large-scale Information Network Embedding>发表时间:  KDD 2015论文作者:  Jian Tang, Meng Qu , Mingzhe Wang, Ming Zhang, Jun Yan, Qiaozhu Mei论文地址:  Download 前言 大规模信息网络 (large-scale information Network) 无论在存取性,使用性上比起普通的信息处理方式更加复杂,更加多变,例如航空公司网络,出版物网…