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P图界的全能王!随机初始化CNN当仁不让

这里是,雷锋字幕组编译的Two minutes paper专栏,每周带大家用碎片时间阅览前沿技术,了解AI领域的最新研究成果。

原标题 Deep Image Prior

翻译 | 宥佑   校对 | 凡江    整理 | 凡江

▷每周一篇2分钟论文视频解读

本期介绍的论文是《Deep Image Prior》(深度卷积网络先天就理解自然图像),它用一个卷积神经网络来执行图像恢复任务,发现这个网络会自动先学会如何重建图像。这项任务主要用于以下四种场景:


  • 第一,图像恢复。在JPEG手动删除的情况下,我们输入的是某个图像,其中有许多块状的工件,在压缩期间具体化,而输出是这个映像的恢复版本。

  • 第二,图像修补。在某些区域的输入图像缺失,可能会被有用的或看似有用的信息填充。

  • 第三,超分辨率。我们输入图像是完整的,但是非常粗糙,分辨率也很低,输出应该是一个更详细、更高分辨率的图像。这是CSITV中典型的强化场景。一般很难,因为有大量可能的高分辨率图像解决方案,可以作为输出。

  • 第四,图像去噪。这样做的标准方法是:我们在一个大型的图像数据库中训练这样一个网络,这样他们就可以学习许多对象类的概念。比如人、动物等等,还有用来构造这些图像的典型特征和图形。这些网络对这些图像有一定的理解,因此,可以比大多数手工算法更好地执行这些操作。


论文原址 https://dmitryulyanov.github.io/deep_image_prior


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