发简信
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论文学习5“Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention”文章学习
这篇文章是2015年ICML上的一篇文章，把attention机制引入到图像领域的文章，作者Kelvin Xu 、Yoshua Bengio等人...
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论文学习7“Visualizing and Understanding Convolutional Networks”文章学习本文是ECCV2014年很有重量的一篇文章，作者是Hinton的得意弟子Matthew D. Zeiler，文章译为“看懂卷及神经网络”其主要内...
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文章学习38“LOW DOSE CT DENOISING”以下文章paper和code连接在GitHub[https://github.com/houguanqun/Low-Dose-CT-denois...
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文章学习24“Image Blind Denoising With Generative Adversarial Network Based Noise Modeling”这篇文章是CVPR2018里做图像去噪的文章之一，主要针对的是图像里的盲去噪，也就是指在不知道噪声水平下的去噪。作者是中山大学和CVTE合作，文...
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brisque & NIQE两个指标对应文章分别是 “No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain...
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文章学习27“Deep Boosting for Image Denoising”
18年ECCV的文章，中科大做图像处理的组，这篇文章指出目前存在的图像去噪的方法主要有两种：(a)基于图像内部自相关性的方法，如BM3D；(b)...
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论文学习9“Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades”文章学习
论文：https://arxiv.org/abs/1512.04412 代码： https://github.com/daijifeng001/...
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Low-Dose CT denoising list
在GitHub上新建了一个“Low-Dose CT denoising”的paper和codelist，大家有需要的可以去看GitHub
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文章学习25“Non-local Neural Networks”
这篇文章发表在CVPR2018上，文章目的是做视频分类和物体检测，但实际上提出了一个非局部层，可以嵌入在任意神经网络中提升效果。这个思想来源于图...