首页
编程日记
ChatGpt专题
LINUX学习
Java学习
前端教程
单片机
前端框架
无穷级数
高数
时间复杂度
Typora
微软技术
htap
jenkins
无人机
寒武纪笔试
ACL
rockchip
正则
makefile
日期类的实现
几何
Revit二次开发
双指针
历史
传输层
可逆神经网络
2024/4/12 10:10:12
图像处理之《可逆重缩放网络及其扩展》论文精读
一、文章摘要 图像重缩放是一种常用的双向操作,它首先将高分辨率图像缩小以适应各种显示器或存储和带宽友好,然后将相应的低分辨率图像放大以恢复原始分辨率或放大图像中的细节。然而,非单射下采样映射丢弃了高频内容,导致逆恢复…
阅读更多...
可逆神经网络的研究及其在图像中应用
一、摘要 可逆神经网络(INN)自被提出以来,就受到了广泛关注。由于其双射构造和高效可逆性,INN被用于各种推理任务,如图像隐藏、图像重缩放、图像着色、图像压缩和视频超分辨率等等。本文针对最新关于INN在图像方面应用的文献进行介绍&#x…
阅读更多...
图像处理之《黑盒扰动的可逆噪声流鲁棒水印》论文阅读
一、文章摘要 近年来,基于深度学习的数字水印框架得到了广泛的研究。现有的方法大多采用基于“编码器-噪声层-解码器”的架构,其中嵌入和提取过程分别由编码器和解码器完成。然而,这种框架的一个潜在缺点是编码器和解码器可能不能很好地耦合…
阅读更多...