在本文中，我们重新思考残差预测，并提出可学习的剩余注意力（LRA）和可学习的密集重建注意力（LDRA）模块，这些模块对SRM的输入和输出进行操作。这些模块引导SRM集中于阴影区域重建，并且限制非阴影区域的重建。...
”残差预测 阴影检测 去除阴影 学习的注意力模块 小数据集生成“ 的搜索结果
论文中通过生成一张更加准确的注意力图，用来逐渐显示检测出的阴影区域，然后还原到一张更加真实的去除阴影的图，完成上述过程需要一系列步骤。它是怎么做到的呢？接下来我们看看文章的方法。 论文地址： ...
本文提出基于密集残差注意力网络的图像超分辨率算法来解决这些问题. 该算法主要采用密集残差网络, 在加快模型收敛速度的同时, 减轻了梯度消失问题. 注意力机制的加入, 使网络高频有效信息较大的权重, 减少模型计算...
具有循环注意力剩余模块的双向特征金字塔网络用于阴影检测Lei Zhu1，2，5，，Zijun Deng3，， Xiaowei Hu1，Chi-WingFu1，5，， Xuemiao Xu4，Jing Qin2，and Pheng-Ann Heng1，51香港中文大学，中国2香港理工大学，...
10213ARGAN：用于阴影检测和消除的注意递归生成对抗网络丁斌1、龙澄江2 *、张玲3、肖春霞1...在每个步骤中，首先利用阴影注意检测器来生成注意图，该注意图指定输入图像中的阴影区域在给定注意力图的情况下，阴影去除编
作者 | 王红成出品｜AI...论文中通过生成一张更加准确的注意力图，用来逐渐显示检测出的阴影区域，然后还原到一张更加真实的去除阴影的图，完成上述过程需要一系列步骤。它是怎么做到的呢？接下来我们看看文章的方...
然后基于生成的样本核心集,采用连续学习方式从海量遥感数据中逐次迭代,精调机场检测模型;经过连续学习得到了鲁棒性强、遗忘度低的检测模型,该模型可以准确快速地从海量复杂背景下的光学遥感影像中识别出机场目标,...
为了接近它，我们首先准备了一个名为SOBA的新数据集其次，我们设计了LISA ， 命 名 为 Light-guided Instance Shadow-objectAssocia- tion，一个端到端的框架来自动预测阴影和对象实例，以及阴影-对象关联和光线方向...
3116连续帧基于时空插值一致性训练的视频阴影检测Xiao Lu1，Yihong Cao1，Sheng Liu1，ChengjiangLong2，Zipei Chen3，Xuanyu Zhou1，Yimin Yang4，5，Chunxia Xiao3*1湖南师范大学工程设计学院，长沙，中国2Meta ...
andPheng-Ann Heng2，41天津大学2香港中文大学计算机科学与工程系3南卡罗来纳大学计算机科学与工程系4中国科学院深圳先进技术研究院深圳摘要现有的阴影检测方法由于依赖于有限的标记数据集而受到为了提高阴影检测的...
5627†双射映射网络...大多数现有的基于深度学习的方法通过仅考虑匹配的成对图像的内容来单独地去除阴影，几乎没有考虑阴影去除过程中本工作投入（a）（b）（c）认为阴影消除和生成是相互关联的，（d）（e）我们的GT
在这篇论文中，提出了一种使用残差学习和视觉Transformer在注意力模块中结合的方法。该方法本质上包含两个网络：在第一个网络中，网络将雾图像的比例与近似传输矩阵估计残差图。第二个网络将这个残差图像作为输入，...
51670干扰感知阴影检测0Quanlong Zheng Xiaotian Qiao Ying Cao Rynson W.H....我们框架的核心是一种新颖的独立、可微分的干扰感知阴影（DS）模块，它允许我们学习干扰感知的、有区分性的特征，以实现鲁棒的阴
81390ARShadowGAN：用于单光源场景增强现实的阴影生成对抗网络0刘大全1，龙成江2�，张洪攀1，于汉宁1，董新志1，肖春霞1,3,4�01 武汉大学计算机学院 2 Kitware公司，纽约州克利夫顿公园 3武汉大学多媒体软件...
1705基于阴影去除的精细上下文阴影检测Jeya Maria Jose Valanarasu和Vishal M.约翰霍普金斯大学{jvalana1，vpatel36} @ jhu.edu摘要当前的阴影检测方法在检测小的、不清楚的或具有模糊边缘的阴影区域时表现不佳在这...
卷积模块组通过实验验证，具备较好的架构，实现了阴影特征的多尺度提取与分析，为注意。一个短路连接，以实现前几层的输入也被添加到后几层的计算中，使得正向向前计算的模型，特征提取，再逐步通过卷积层降维，压缩...
由于检测目标分布密集、背景复杂等因素的影响，遥感图像中小目标较多，难以检测。为了解决遥感图像中小物体检测的难题，本文提出了一种名为...其次，我们在YOLO-v3的特征融合之前引入了带有注意力机制的浅层信息。
prove the visual effects and avoid the performance drop onthe above-mentioned computer vision tasks. However, dueto the complex interactions of geometry and illumination,shadow removal remains a ...
50270DC-ShadowNet：使用无监督域分类器引导网络进行单图像硬阴影和软阴影去除0Yeying Jin 1，Aashish Sharma 1和Robby T. Tan 1, 201 新加坡国立大学，2 耶鲁-NUS学院[email protected]，aashish....
小样本学习就是使用远小于深度学习所需要的数据样本，达到接近甚至超越大数据深度学习的效果，也即是小样本学习的本质就是学习的效果与数据比较的提升。小样本学习在元训练阶段，通过将训练集均分为多组形成不同的元...
目标检测网络是计算机视觉领域的一个重要研究方向，目前在研究和使用的目标检测网络都是基于深度学习的深度神经网络。基于深度学习的目标检测网络算法大致可以分为两大类，一类是单阶段目标检测网络，一类是二阶段...
真没想到，举例视频生成上一轮的集中爆发才过去三个月，没想OpenAI一出手，该领域又直接变天了自打2.16日OpenAI发布sora以来，不但把同时段Google发布的Gemmi Pro 1.5干没了声音，而且网上各个渠道，大量新闻媒体、...
我们指出，ID任务有一个隐含的语义一致性（SC）的假设，这可能不成立的非约束的数据集。在本文中，我们提出了一种新的对比掩模预测（ CMP ） 任 务 的 视 觉 表 征 学 习 和 设 计 掩 模 对 比（MaskCo）框架，工作...
受益于我国科学技术的不断进步，光学遥感成像技术取得了长足发展，创造了大量可供学习和研究的高质量光学遥感图像。在民用与军事领域，对光学遥感图像的研究与应用正受到各界科研人员的普遍关注[1]。高分辨率光学...
这些注意力模块在其他计算机视觉任务中也起到了作用，包括目标检测和图像分割。与仅使用自注意力的Transformer不同，具有协同注意力的Transformer需要并行考虑多个注意力图，以突出模型输入中与预测相关的信息。在这...
1809SHARDS：使用双阶段网络对高分辨率图像进行Mrinmoy Sen1，Sai Pradyumna Chermala1，Nazrinbanu NurmohammadNagori1，Venkat Peddigari1，Praful Mathur1，B H Pawan Prasad1，Moonhwan Jeong21 Samsung R D ...
12270∼基于高质量降雨数据集的空间关注单图像去噪王田宇1，2杨欣1，2徐克1，2陈少哲1张强1林森. Lau2†1大连理工大学2香港城市大学摘要从单个图像中去除雨条纹已经引起了相当大的关注，因为雨条纹会严重降低图像...
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