분류 전체보기57 FHDeNet: Full High Definition Demoireing Network (ECCV 2020) FHDeNet: Full High Definition Demoireing Network (ECCV 2020)-Authors: Bin He, Ce Wang, Boxin Shi, and Ling-Yu Duan -본 논문에서는 현재까지 demoireing 기법들은 full high definition(FHD) image에서 실용적인 효과를 내지 못하며, 이를 해결하기 위해 global to local cascaded removal branch를 통해 다중 스케일로 모아레를 제거하고, frequency based high-resolution content separation branch를 통해 fine detail을 유지한다. 더불어 새로운 FHD moire image dataset을 생성했다. 이전 모아레 제.. 2020. 8. 24. Wavelet-Based Dual-Branch Network for Image Demoireing (ECCV 2020) Wavelet-Based Dual-Branch Network for Image Demoireing (ECCV 2020) -Authors: Lin Liu, Jianzhuang Liu, Shanxin Yuan, Gregory Slabaugh, Aleˇs Leonardis, Wengang Zhou, Qi Tian -본 논문에서는 지금까지 RGB domain에서 demoireing를 제거하는 기법들은 moire pattern이 real-texture와 구별이 어려워 효과적이지 못하다는 문제점을 파악하며, 제안하는 Wavelet-based dual-branch network(WDNet)을 통해 screen captured image demoireing을 진행한다. -Moire pattern은 이전 image re.. 2020. 7. 29. Unsupervised Image Super-Resolution with an Indirect Supervised Path (CVPRW 2020) Unsupervised Image Super-Resolution with an Indirect Supervised Path (CVPRW 2020) -Authors: Shuaijun Chen, Zhen Han, Enyan Dai, Xu Jia, Ziluan Liu, Xing Liu, Xueyi Zou, Chunjing Xu, Jianzhuang Liu, Qi Tian -본 논문에서는supervised learning이 학습된 dataset에서는 우수한 성능을 만들지만 real-case에서는 적용이 어렵다는 한계점을 극복하기 위해 Unsupervised learning을 통해 real-case에서도 성능을 유지하고자 한다. -제안하는 기법의 네트워크 학습 과정은 2가지 단계로 이루어진다. -1단계는 HR i.. 2020. 7. 29. DMCNN: DUAL-DOMAIN MULTI-SCALE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR COMPRESSION ARTIFACTS REMOVAL (ICCV 2019) DMCNN: DUAL-DOMAIN MULTI-SCALE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR COMPRESSION ARTIFACTS REMOVAL (ICCV 2019) Authors: Xiaoshuai Zhang, Wenhan Yang, Yueyu Hu, Jiaying Liu -본 논문에서는 JPEG 압축을 할 때 필연적으로 발생하는 compression artifact를 효과적으로 제거하기 위한 pixel, frequency domain을 사용하는 DMCNN(Dual-Domain Multi-scale)을 제안한다. -DMCNN은 banding effect를 제거하고, receptive field를 넓히고, local information만으로 artifact를 제거하는 것이 부족할.. 2020. 7. 20. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 15 다음
