Yin的笔记本

vuePress-theme-reco Howard Yin    2021 - 2025
Yin的笔记本 Yin的笔记本

Choose mode

  • dark
  • auto
  • light
Home
Category
  • CNCF
  • Docker
  • namespaces
  • Kubernetes
  • Kubernetes对象
  • Linux
  • MyIdeas
  • Revolution
  • WebRTC
  • 云计算
  • 人工智能
  • 分布式
  • 图像处理
  • 图形学
  • 微服务
  • 数学
  • OJ笔记
  • 博弈论
  • 形式语言与自动机
  • 数据库
  • 服务器运维
  • 编程语言
  • C
  • Git
  • Go
  • Java
  • JavaScript
  • Python
  • Nvidia
  • Rust
  • Tex
  • Shell
  • Vue
  • 视频编解码
  • 计算机网络
  • SDN
  • 论文笔记
  • 讨论
  • 边缘计算
  • 量子信息技术
Tag
TimeLine
About
查看源码
author-avatar

Howard Yin

303

Article

153

Tag

Home
Category
  • CNCF
  • Docker
  • namespaces
  • Kubernetes
  • Kubernetes对象
  • Linux
  • MyIdeas
  • Revolution
  • WebRTC
  • 云计算
  • 人工智能
  • 分布式
  • 图像处理
  • 图形学
  • 微服务
  • 数学
  • OJ笔记
  • 博弈论
  • 形式语言与自动机
  • 数据库
  • 服务器运维
  • 编程语言
  • C
  • Git
  • Go
  • Java
  • JavaScript
  • Python
  • Nvidia
  • Rust
  • Tex
  • Shell
  • Vue
  • 视频编解码
  • 计算机网络
  • SDN
  • 论文笔记
  • 讨论
  • 边缘计算
  • 量子信息技术
Tag
TimeLine
About
查看源码
  • 没看懂的论文杂记2021

    • Cross-MPI: Cross-scale Stereo for Image Super-Resolution using Multiplane Images
      • MetaSCI: Scalable and Adaptive Reconstruction for Video Compressive Sensing

      没看懂的论文杂记2021

      vuePress-theme-reco Howard Yin    2021 - 2025

      没看懂的论文杂记2021


      Howard Yin 2021-05-15 08:23:05 论文笔记

      # Cross-MPI: Cross-scale Stereo for Image Super-Resolution using Multiplane Images

      • reference-based super-resolution (RefSR) 用低清图加一张参考图进行超分辨率操作,相当于要把参考图上的细节迁移到低清图上生成高清图
      • multiplane image (MPI) representation 指一张图可以由远近不同距离上的多张平面叠合而成

      本文就是用一种种多平面敏感的注意力机制CNN进行RefSR

      • 问题:现有的 RefSR 方法由于较少考虑场景下的结构,无法在较大的分辨率差距下完成高保真的超分辨率,如 8 倍的升标。
      • 目的:解决多平面图像(MPI)表示法的引发 RefSR 问题(在实际的多尺度相机系统中)。
      • 具体方法:Cross-MPI,是一个端到端的 RefSR 网络,由一个新的基于平面感知注意力的 MPI 机制、一个多尺度引导上采样模块以及一个超分辨率(SR)合成和融合模块组成。所提出的平面感知注意力机制没有采用跨尺度立体之间的直接详尽匹配,而是充分利用隐藏的场景结构进行高效的基于注意力的对应搜索。进一步结合温和的由粗到细的引导上采样策略,提出的 Cross-MPI 能够实现稳健而准确的细节传输。

      # MetaSCI: Scalable and Adaptive Reconstruction for Video Compressive Sensing

      SCI说的是snapshot compressive imaging,快照压缩成像,是指使用2D检测器在快照测量中捕获HD(≥3D)数据。通过新颖的光学设计,二维检测器以压缩方式对高清数据进行采样;此后,采用算法来重建所需的高清数据立方体。SCI已用于高光谱成像,视频,全息,断层扫描,焦深成像,偏振成像,显微镜等。

      快照压缩成像是压缩感知的一种,相关知识见《压缩感知(Compressed Sensing)科普》

      本文把SCI搭配上CNN用在了高速帧成像中

      帮助我们改善此页面!
      创建于: 2021-05-09 13:35:41

      更新于: 2021-05-15 08:23:52