CVPR 2022 | CNN自监督预训练新SOTA：上交、Mila、字节联合提出具有层级结构的图像表征自学习新框架
来自上海交通大学、Mila 魁北克人工智能研究所以及字节跳动的研究者提出了一种具有层级语义结构的自监督表征学习框架，在 ImageNet 数据集上预训练的模型在多个下游任务中取得了 SOTA 性能。层级结构无处不在，自然界中存在「界 - 门 - 纲 - 类 - 科 - 属 - 种」这样的层...
CVPR 2018 | 使用CNN生成图像先验，实现更广泛场景的盲图像去模糊
现有的最优方法在文本、人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳，主要受限于图像先验的手工设计属性。本文研究者将图像先验表示为二值分类器，训练 CNN 来分类模糊和清晰图像。实验表明，该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性，可实现更广泛场景的盲图像去模糊。 简介 盲图像去模糊（blind ...
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