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生成式对抗网络去除雨滴,去雾,去除噪声,去尘土和去模糊,如何实现有哪些cvpr 2018论文?

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admin 发表于 2018-4-18 13:38:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
admin 2018-4-18 13:38:10 228 1 显示全部楼层
去除雨滴,去雾,去除噪声,去尘土和去模糊等都是这一类的,图像复原(低级图像处理/视觉任务)。
采用生成对抗网络和感知损失进行这类研究,也已经很多很多。
以下是一些工作,但是未必采用GAN去做。
1、Density-aware Single Image De-raining using a Multi-stream Dense Network CVPR2018
有感知/特征损失,[paper]、[testing code]
密度感知多路密集网络DID-MDN,联合完成雨点密度估计和雨点去除。
图 1首先对输入图像的雨点程度(严重、中等、轻微)进行分类/估计,然后利用多路密集网络和标注信息对输入图像进行去雨处理。
效果非常好,速度也是非常快,应该是目前最好的模型。算法中的预训练,然后联合训练,估计是很tricky的。
2、Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from a Single Image CVPR2018
[paper]
图 2该模型基于pix2pix,增加了attention-recurrent network,效果上比eigen2013的论文(第一个使用DL解决该问题的工作)好,也比pix2pix好。但是给论文没有和其他算法比。
3、Densely Connected Pyramid Dehazing Network CVPR2018
去雾,有感知损失,[paper]、[code]
图 3使用黄色网络估计transmission,利用蓝色网络估计atmospheric light,然后利用公司,计算得到去雾图像。论文中总损失有4个子损失,训练非常tricky。。。
4、Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image CVPR2017
[paper]、[code]
比1差。
5、Image De-raining Using a Conditional Generative Adversarial Network 2017
类似pix2pix,[paper]、[code]
1中作者的以前工作,类似pix2pix。
6、Clearing the Skies: A Deep Network Architecture for Single-Image Rain Removal TIP2017
[paper]
7、Removing rain from single images via a deep detail network CVPR2017
[paper]
8、Rain Streak Removal Using Layer Priors CVPR2016
[paper]
Single Image Rain Streak Decomposition Using Layer Priors TIP2017
[paper]
9、Perceptual Adversarial Networks for Image-to-Image Transformation 2017
类似pix2pix,有感知损失,[paper]

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国外最好的人工智能聚合媒体TOP5
一、AI weekly
AI weekly的邮件新闻列表号称汇聚了人工智能和机器学习领域最好的新闻和资源。内容侧重关注科技领导厂商人工智能技术和应用动态。

二、The Visionary
顾名思义,The Visionary是一个侧重计算机视觉领域的人工智能媒体,以深度报道和干货著称。

三、Inside AI
Inside AI此前的名字是Technically Sentient(字面意思有点类似国内的AI媒体“机器之心”),这个新闻邮件列表有人工智能创业公司Talla的首席执行官Rob May亲自维护,采集聚合全球AI最新研究成果和有价值的web链接,质量和专业性绝对有保障。May擅长深入浅出,并且经常会有一些AI专家和业界领袖的独家专访,非常值得关注。

四、Machine Learning
顾名思义,这是一个关注机器学习的局和媒体。Machine Learning是Sam Debrule的个人写手个人工作室维护的人工智能聚合媒体,相比其他聚合媒体,Sam还会摘引论坛和社区的帖子内容,今年四月份开始,Sam开始邀请一些专家分享AI对人们工作生活影响的看法。

五、WildML
WildML的聚合作者是谷歌大脑工程师Denny Britz,这个媒体一个特色是干货比较多,例如代码、项目、数据和论文等,另外一点就是可以方便外界从一个侧面了解Google内部技术人员对人工智能技术的关注重点。

最好的人工智能技术博客
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Chris Olah的博客,里面有大量对复杂话题和概念的深入探讨,非常值得精读。

http://karpathy.github.io
Andrei Karpathy的博客,与Chris Olah的类似。

http://blog.otoro.net/
@hardmaru的博客,非常棒的概念诠释和代码样本。

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讲授部署在Keras框架的深度学习,Keras是一个基于Python的深度学习框架,架构在Tensorflow和Theano之上。
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 楼主| admin 发表于 2018-5-2 21:38:53 | 显示全部楼层
admin 2018-5-2 21:38:53 显示全部楼层
There’s a lot of other research going on; it would be infeasible to list everything!
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