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国防科大计算机学院研究生93人赞同了该文章前言:之前已经介绍过SENet和NonLocalNeuralNetwork(NLNet)，两者都是有效的注意力模块。作者发现NLNet中attentionmaps在不同位置的响应几乎一致，并结合SENet后，提出了GlobalContextblock，用于...
近日，国防科技大学研究团队提出阵列相机去除前景遮挡成像新方法，相关论文DeOccNet:LearningtoSeeThroughForegroundOcclusionsinLightFields已被WACV2020录用。.作为领域内首个基于深度学习的去遮挡成像工作，作者提出遮挡物掩膜嵌入法（MaskEmbedding）解决了训练数据...
国防科大提出基于可变形三维卷积（D3Dnet）的视频超分辨，代码已开源.视频是具有时间连续性的图像集合，其中每帧图像的上下文信息（空域信息）与不同帧之间的互补信息（时域信息）都有助于提升视频超分辨的性能。.近日，来自国防科技大学的学者提出...
1.来源：微信公众号@我爱计算机视觉.今天盘点了CVPR2019所有超分辨率相关论文，总计16篇，其中多篇论文已经吸引了大量关注，比如旷视的Meta-SR、能够应对模糊降质的DPSR、Adobe的纹理迁移SR、国防科大的双目SR。.有多篇将SR应用于新场景的，比如3D对象表面SR...
报考国防科技大学，简称国防科大或NUDT（双一流A类建设高校，985工程和211工程院校）地方硕士和地方博士生的理由（1）免报名费、免住宿费（博士为1-2人间，非上下铺、带公用厨房）（2）所有地方硕士生和地方博士生就学学年的学费全免…
本篇文章利用加法神经网络（AdderNets）对单图像的超分辨率问题进行了研究。.与卷积神经网络相比，加法神经网络利用加法来计算输出特征，从而避免了传统乘法的大量能量消耗。.但由于计算模式的不同，很难将现有的加法神经网络在大规模图像分类上的成功...
国内优秀的计算机视觉团队有很多，我这里只是列举了部分，排名不分先后，如有遗漏，还请谅解。.国内高校研究团队.北京.清华大学：龙明盛，黄高，艾海舟，张长水(Bigeyeslaboratory大眼睛实验室)，丁贵广(MultimediaIntelligenceGroup)，朱文武，朱军...
近日，来自国防科技大学等单位的学者提出了新型双目超分辨算法，充分利用了左右图的信息提升图像超分辨效果；.另外，他们构建了一个大型双目图像超分辨数据集，用于双目图像超分辨算法的训练和评估。.代码已开源，相关论文已被CVPR2019录用。.以下是...
图像分割应用广泛，在CVPR2020论文中所占比例很高，可说是一大热门，有110多篇相关论文，本文盘点CVPR2020所有语义分割（SemanticSegmentation）相关论文（不含实例分割、全景分割、医学图像分割、交互式分割等，以上将会另行总结），总计37篇，对文献进行了...
近日，来自国防科技大学等单位的学者提出了新型双目超分辨算法，充分利用了左右图的信息提升图像超分辨效果；另外，他们构建了一个大型双目图像超分辨数据集，用于双目图像超分辨算法的训练和评估。代码已开源，相关论文已被CVPR2019录用。
国防科大计算机学院研究生93人赞同了该文章前言:之前已经介绍过SENet和NonLocalNeuralNetwork(NLNet)，两者都是有效的注意力模块。作者发现NLNet中attentionmaps在不同位置的响应几乎一致，并结合SENet后，提出了GlobalContextblock，用于...
近日，国防科技大学研究团队提出阵列相机去除前景遮挡成像新方法，相关论文DeOccNet:LearningtoSeeThroughForegroundOcclusionsinLightFields已被WACV2020录用。.作为领域内首个基于深度学习的去遮挡成像工作，作者提出遮挡物掩膜嵌入法（MaskEmbedding）解决了训练数据...
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