PAMI2005的上古论文。 introduction空间分辨率由照相机中检测器的空间密度及其引起的模糊确定。时间分辨率取决于帧速率和相机的曝光时间。 这些限制了可以在视频序列中观察到的动态事件的最大速度。现有用于超分辨率的方法通常假设静态场景的空间分辨率有限，并且无法解决动态场景中有限的时间分辨率 ...
【论文阅读】A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Detection
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CVPR2019论文，关注实时显著性检测。CSDN和网站有讲解，可参考。 在U型结构的特征网络中，高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释；在[Pyramid scene parsing network]所指出的，CNN的感受野大小与其层深度不成比例。现有方法通过将注意机 ...
【论文阅读】Boundary-Aware Network for Fast and High-Accuracy Portrait Segmentation
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arxiv201901的论文，关注于人像分割。与通用语义分割任务相比，Portrait分割需要更高的精度和更快的速度。现有方法问题主要有下面几个： 首先是数据集，即使是标注的比较好的数据集，在人物边缘区域仍然不能将细节标注出来，这样的监督网络学不到； 再有就是现在的肖像分割网络用的backbone ...
【论文阅读】DABNet:Depth-wise Asymmetric Bottleneck for Real-time Semantic Segmentation
BMVC2019论文，关注实时语义分割。 现有实时方法，主要有几个途径： 空洞卷积，在不增加参数的情况下增加感受野 depth-wise separable convolution 但是暴力的将上面两种方法进行替换并不能取得最好的结果，因此论文就设计了一种网络框架，用于两种方法的结合。 DAB ...
【论文阅读】Fast-SCNN:Fast Semantic Segmentation Network
BMVC2019论文。CSDN可以参考论文解析。 现有实时语义分割网络大多采用two-branch的结构，一路在高分辨率上采集空间信息，一路downsample后在低分辨率上采集语义信息，然后使用某种新奇方法融合两种不同形式特征，从而兼顾高低分辨率、高低层次信息，使得网络可以达到实时计算并且精确度不 ...
【论文阅读】DFANet:Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation
CVPR2019论文，旷视的事实语义分割。CSDN1、CSDN2有相关讲解，可参考。 现有实时语义分割算法通过限制input image大小或者是进行冗余channel剪枝进行加速。现有网络在特征重用上做的并不是很好，割裂了深层特征和浅层特征的融合机制。 本文采用的网络模型结构如下图：横向的三层淡蓝 ...
【论文阅读】ThunderNet:Towards Real-time Generic Object Detection on Mobile Devices
ICCV2019论文，实现了ARM平台上的第一个实时检测器和最快的单线程速度。知乎上有论文讲解，可以参考。 现有方法(当然我没有看过相关论文)有one-stage和two-stage，one-stage在精度上显然会更差；two-stage在时间上更久。现有的实时检测网络大多是基于one-stage ...
【论文阅读】Cascaded Partial Decoder for Fast and Accurate Salient Object Detection
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CVPR2019论文，快速显著性检测。 这是我接触的第一篇讲显著性检测的论文。需要先明确一下显著性检测的含义等。显著性检测基于人类视觉注意机制，在一个场景中，人眼第一个注意到的物体，就是显著性目标。因此显著性检测是基于待检测像素/超像素与背景区域/非显著性区域的对比度、频率、空间分布来计算显著性分值 ...
【论文阅读】Making a “Completely Blind” Image Quality Analyzer
NIQE，Natural Image Quality Evaluator，是一种新的无参考图像质量指标。这篇文章详细介绍了现在在perceptual上广泛使用的评测指标NIQE。CSDN1和CSDN2也有针对这篇论文的理解。 主要思想是构建一个质量相关的特征集，然后用多元高斯模型拟合他们。 NIQE ...