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告别低分辨率网络，微软提出高分辨率深度神经网络HRNet | CVPR 2019

为此，微软亚洲研究院视觉计算组提出高分辨率深度神经网络（HRNet），对网络结构做了基础性的改变，由传统的串行连接高低分辨率卷积，改成并行连接高低分辨率卷积，通过全程保持高分辨率和对高低分辨率表征的多次信息交换来学到丰富的高分辨率表征...从低分辨率表征恢复高分辨率表征 我们认为不应该局限于从分类卷积神经网络生成的低分辨率表征来恢复高分辨率表征这一路线，而应该为高分辨率表征学习建立新的网络结构。...HRNet与先前的分类卷积神经网络有着基础性的区别：先前的分类将分辨率从高到低的卷积串行连接，HRNet则是并行连接。 ? 图3....将高分辨率特征降到低分辨率特征时，我们采用stride为2的3x3卷积；低分辨率特征到高分辨率特征时，先利用1x1卷积进行通道数的匹配，再利用最近邻插值的方式来提高分辨率。...该网络能够成功学到足够丰富的高分辨率表征的原因在于，整个过程保持高分辨率，以及多次对高低分辨率表征进行信息补足。

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FlexAttention：解决二次复杂度问题，将大型视觉语言模型的输入提升至1008 | ECCV 2024

为了提高计算效率，仅将低分辨率图像标记和文本标记输入到前几层，以粗略理解整个图像。在后续层中，仅使用低分辨率图像标记和一小部分高分辨率图像标记来计算注意力，从而显著减少计算成本。...高分辨率特征选择模块根据输入的注意力图检索相关区域的高分辨率图像标记，所选的高分辨率图像标记与低分辨率图像标记和文本标记串联，并输入到分层自注意力模块。...给定一个高分辨率图像，首先将其降采样为低分辨率图像，然后将这两种图像分别输入图像编码器，以获得高分辨率和低分辨率的图像标记。...尽管低分辨率图像标记中包含的细节有限，但仍然能够检索到已被关注的相同图像区域的高分辨率细节。...LLaVA-1.5-HD  在这个模型中，高分辨率图像标记像普通标记一样工作。它们与低分辨率图像令牌连接，并一起输入到大型语言模型中。

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    Matryoshka扩散模型：提高高分辨率图像性能，减少七成训练步数 | 苹果公司

    就像真的套娃一样，MDM在高分辨率过程中嵌套了低分辨率过程，而且是多层嵌套。 高低分辨率扩散过程同时进行，极大降低了传统扩散模型在高分辨率过程中的资源消耗。...另外，MDM采用了端到端训练，不依赖特定数据集和预训练模型，在提速的同时依然保证了生成质量，而且使用灵活。 不仅可以画出高分辨率的图像，还能合成16×256²的视频。...然后就是利用这些不同分辨率的数据进行联合UNet建模，小UNet处理低分辨率，并嵌套进处理高分辨率的大UNet。 通过跨分辨率的连接，不同大小的UNet之间可以共用特征和参数。...虽然建模是联合进行的，但训练过程并不会一开始就针对高分辨率进行，而是从低分辨率开始逐步扩大。 这样做可以避免庞大的运算量，还可以让低分辨率UNet的预训练可以加速高分辨率训练过程。...训练过程中会逐步将更高分辨率的训练数据加入总体过程中，让模型适应渐进增长的分辨率，平滑过渡到最终的高分辨率过程。 不过从整体上看，在高分辨率过程逐步加入之后，MDM的训练依旧是端到端的联合过程。

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    苹果“套娃”式扩散模型，训练步数减少七成！

    就像真的套娃一样，MDM在高分辨率过程中嵌套了低分辨率过程，而且是多层嵌套。 高低分辨率扩散过程同时进行，极大降低了传统扩散模型在高分辨率过程中的资源消耗。...另外，MDM采用了端到端训练，不依赖特定数据集和预训练模型，在提速的同时依然保证了生成质量，而且使用灵活。 不仅可以画出高分辨率的图像，还能合成16×256²的视频。...然后就是利用这些不同分辨率的数据进行联合UNet建模，小UNet处理低分辨率，并嵌套进处理高分辨率的大UNet。 通过跨分辨率的连接，不同大小的UNet之间可以共用特征和参数。...虽然建模是联合进行的，但训练过程并不会一开始就针对高分辨率进行，而是从低分辨率开始逐步扩大。 这样做可以避免庞大的运算量，还可以让低分辨率UNet的预训练可以加速高分辨率训练过程。...训练过程中会逐步将更高分辨率的训练数据加入总体过程中，让模型适应渐进增长的分辨率，平滑过渡到最终的高分辨率过程。 不过从整体上看，在高分辨率过程逐步加入之后，MDM的训练依旧是端到端的联合过程。

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    基于深度学习的超分辨率重建

    SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。...SISR是一个逆问题，对于一个低分辨率图像，可能存在许多不同的高分辨率图像与之对应，因此通常在求解高分辨率图像时会加一个先验信息进行规范化约束。...在传统的方法中，这个先验信息可以通过若干成对出现的低-高分辨率图像的实例中学到。而基于深度学习的SR通过神经网络直接学习分辨率图像到高分辨率图像的端到端的映射函数。...该方法对于一个低分辨率图像，先使用双三次（bicubic）插值将其放大到目标大小，再通过三层卷积网络做非线性映射，得到的结果作为高分辨率图像输出。...通过使用sub-pixel convolution, 图像从低分辨率到高分辨率放大的过程，插值函数被隐含地包含在前面的卷积层中，可以自动学习到。

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    高糊图片可以做什么？Goodfellow等人用它生成一组合理图像

    图像超分辨率问题是指从低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像的过程，而该研究目的不在于此，它试图使用输入图像作为指引，生成一组合理的高分辨率图像。...LAG 方法 给定一个低分辨率的输入图像 y，该研究希望预测出可能的高分辨率图像的感知中心 x。该研究提出将可能的高分辨率图像建模为随机向量 z（z ∈ R^n, z ∼ N (0, 1)）。...该研究设计了 critic 函数，用于判断高分辨率图像 x 是否和低分辨率图像 y 相对应。...该研究提出将 critic 函数 C 分解为两个函数： 从图像到潜在空间 p 的投影 P； 从该潜在空间到 R 的映射 F。 研究者将 p 称为「感知潜在空间」。将投影函数 P 定义为： ?...缩放算子为高分辨率图像生成对应的低分辨率图像。研究者将缩放算子的输出四舍五入到最接近的颜色分辨率，在该案例中 r = 2/255。这种做法是为了避免网络不稳定。

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    刷新记录，算法开源！字节跳动获人体姿态估计竞赛双冠 | CVPR 2019

    Stack-Houglass[1]，Stack-Hourglass 由普林斯顿大学教授 Jia Deng 团队首先提出，Stack-Hourglass 网路由多个 stage 组成，每个 stage，遵循从低语义高分辨率特征图到高语义低分辨率特征图...，然后由高语义低分辨率的特征图通过上采样恢复出高分辨率的特征图的串行结构，同时低语义的高分辨率的特征通过跳连结和深层的恢复的高分辨率融合。...Simple Baseline 的方法也遵循了从高分率到低分辨率学习，然后从低分辨率特征恢复高分辨特征的原则。...到这里总结一下，我们可以看出在人体关键点识别任务中，人体姿态识别的网路有以下几大特征： （1）网络设计的结构都遵循从高分辨率到低分辨率的串行连接结构； （2）高分辨率的人体姿态高分辨率热点图，都需要从低分辩的特征图恢复得到...HRNet 在网路整个过程中维持或学习高分辨率的特征，渐进的增加低分辨率的的分支，并且通过特征交换模块，多次进行高分辨率和低分辨率的特征交换，从而学到足够丰富的高分辨率特征。

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    《解锁图像“高清密码”：超分辨率重建之路》

    它从图像降质退化模型出发，假设高分辨率图像经过运动变换、模糊及噪声干扰才变成低分辨率图像。...然后提取低分辨率图像关键信息，结合对高分辨率图像先验知识，通过迭代反投影法、凸集投影法等，逐步构建出高分辨率图像。不过，这些方法依赖复杂数学运算和先验假设，遇到复杂多变图像场景，灵活性欠佳。...它利用高分辨率图像块组成的字典，把低分辨率图像表示成稀疏系数的线性组合，再依据这些系数重建高分辨率图像，在处理一些特定图像时有不错表现，但字典构建和计算复杂度较高，限制了它的广泛应用。...先通过双三次插值把低分辨率图像放大到目标尺寸，再用三层卷积网络拟合非线性映射，提取特征、变换特征，最后生成高分辨率图像。...图像超分辨率重建技术从传统方法一步步发展到深度学习、生成对抗网络，不断突破创新。

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    语义分割新SOTA | 当UNet与HRNet碰撞会产生怎样的火花？U-HRNet不做选择！！！

    高分辨率和高级语义表示对于密集预测都至关重要。从经验上看，低分辨率特征地图通常实现更强的语义表示，而高分辨率特征地图一般可以更好地识别边缘等局部特征，但包含较弱的语义信息。...如图2（a）所示，1/4分辨率从网络的开始到结束都是一致的，随着网络深度的增加，语义表示学习增加了更多的低分辨率，从而通过多分辨率融合提高了高分辨率表示。...高分辨率和低分辨率分支之间的计算分配没有优化，应更多关注语义表示强的低分辨率分支。...在低分辨率阶段增加了模块，而在高分辨率阶段减少了模块，这在很大程度上改善了语义表示。...这使得网络能够充分利用之前学习到的信息，同时避免因分辨率变化而导致的空间或语义知识的丢失。

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    多视图立体匹配论文分享 | Fast-MVSNet (CVPR2020)

    本方法以较低的内存消耗和代价计算来预测稀疏的高分辨率深度图，而其他方法要么估计高分辨率的深度图，但是内存成本高；要么估计低分辨率的深度图，细节处会丢失。...我们认为，稀疏的高分辨率表示比低分辨率表示更加合适，原因有以下两点：1）使用低分辨率深度图进行训练需要对ground-truth深度图进行下采样。...如果使用最近邻方式，那么低分辨率的表示形式和我们稀疏的高分辨率表示是相同的。然而在这种情况下，得到的深度图与提取的低分辨率特征图没有很好地对齐。...2）细节在低分辨率的深度图中丢失了。从低分辨率深度图中恢复出具有良好细节的高分辨率深度图需要复杂的上采样技术。 为了预测稀疏的高分辨率深度图，使用MVSNet作为基础网络。...三、结论 本文提出一个高效的MVS框架Fast-MVSNet，本框架利用了有稀疏到稠密、由粗糙到精细的策略。首先以较低的成本估计稀疏的高分辨率深度图。

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    基于深度学习的图像超分辨率重建技术的研究

    相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。...图像降质退化模型描述了自然界中的高分辨率图像转换成人眼观测到的低分辨率图像的整个过程，即高分辨率图像成像逆过程，为图像超分辨率技术提供了坚实的理论基础。...（3） 基于学习的超分辨率重建 基于学习的方法则是利用大量的训练数据，从中学习低分辨率图像和高分辨率图像之间某种对应关系，然后根据学习到的映射关系来预测低分辨率图像所对应的高分辨率图像，从而实现图像的超分辨率重建过程...对于输入的一张低分辨率图像，SRCNN首先使用双立方插值将其放大至目标尺寸，然后利用一个三层的 卷积神经网络 去拟合低分辨率图像与高分辨率图像之间的非线性映射，最后将网络输出的结果作为重建后的高分辨率图像...，无需对给定的低分辨率图像进行一个上采样过程，得到与目标高分辨率图像相同大小的低分辨率图像。

    2.1K10

    ICCV 2021 | 兼顾图像超分辨率、图像再缩放，ETH提出新型统一框架HCFlow，已开源

    在图像超分辨率上（image SR），可以用来从低分辨率图像中预测出细节不同的高质量高分辨率（diverse photo-realistic）图像。...具体而言，HCFlow 通过对低分辨率图像和丢失的高频信息进行概率建模，在高分辨率和低分辨率图像之间学习一个双射（bijection）。...图像再缩放 图像超分辨率的目标是从低分辨率图像中重建出高分辨率图像。低分辨率图像空间一般是给定的。例如，双三次降采样 （bicubic downsampling）图像。...图像再缩放的目标是将高分辨率图像下采样到视觉效果较好的低分辨率图像，并且保证可以很好地恢复出原本的高分辨率图像。与图像超分任务不同，图像再缩放中低分辨率图像空间是可以自己定义的。...基于归一化流模型，该研究可以在高分辨率图像 x 和低分辨率图像 y 以及一个编码高频信息的隐变量 a 之间学习一个可逆双射变换 。

    47620

    CVPR 2022 ActivityNet竞赛冠军：中科院深圳先进院提出高低分双模态行为识别框架

    这些低分辨视频数据的分辨率从10x10像素到128x128像素不等，一共包含26种行为标签，包含人体动作和汽车等交通工具行驶相关的类别[4]。...为了降低数据的噪声，增强部分动作细节，我们提出一种高低分双模态模型蒸馏训练框架，该框架以高分辨率视频知识作为引导，提升低分辨率目标行为的识别精度。...图6 超分辨率数据和源数据对比图 第二，对每一个低分辨率训练视频，我们把它相对应的高分辨率视频送到高分辨率特征提取模型中，得到高分辨率分支的类别预测分数（图5上方分支）。...同时，我们也把原有的低分辨视频送到低分辨率分支（图5下方分支），得到相应的类别预测分数。 第三，我们使用两种监督信号进行模型训练，使得高分辨率网络的知识能够指导低分辨率模型的学习。...损失函数如式所示： 指的是知识蒸馏损失（例如MSE损失），p代表低分辨率分支的预测向量，k代表高分辨率分支得到的额外知识。 是预测向量和真实标签的交叉熵损失。 消融实验结果如表2所示。

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    微软亚洲研究院王井东：下一代视觉识别的通用网络结构是什么样的？丨CCF-GAIR 2020

    而王井东团队研发的高分辨率网络架构（HRNet）没有沿用以前的分类架构，也不是从低分辨率恢复到高分辨率，自始至终维持高分辨率。...他们让高中低分辨率不停地交互，使得高分辨率可以拿到低分辨率语义性比较强的表征，低分辨率可以拿到高分辨率的空间精度比较强的表征，不停地融合，最终取得更强的高分辨率表征。...我们的目的是学习一个空间精度强的表征，我们设计的HRNet不是沿用以前的分类结构，也不是从低分辨率恢复到高分辨率，而是从零开始，自始至终都维持高分辨率，可以学到空间分辨率较强的表征。 ?...在低分辨率方面，它可以学习到很好的语义信息，在高分辨率里，它的空间精度非常强，这三路之间的信息没有形成互补。...我们采用的方法，是让三路不停地交互，使得高分辨率可以获得低分辨率语义信息较强的表征，低分辨率可以获得高分辨率的空间精度较强的表征，不停地融合，最终取得更强的高分辨率表征。 ?

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    《Towards High-Resolution Industrial Image Anomaly Detection》（迈向高分辨率工业图像异常检测）

    提出创新性框架HiAD 双分支架构：同时处理高/低分辨率信息，确保从细微缺陷到大尺度异常的全面检测 检测器池机制：通过自适应分配策略实现计算资源的智能调度 多分辨率特征融合：有效抑制纹理变异引起的过检测问题...具体而言，HiAD采用双分支架构整合多尺度异常线索，全面捕捉从细微到大范围的异常模式。此外，该框架引入多分辨率特征融合策略，以应对高分辨率图像中细粒度纹理变化带来的挑战。...为解决上述问题，我们提出HiAD——一种无监督高分辨率异常检测框架，能够将现有低分辨率异常检测方法扩展至任意高分辨率的异常检测任务。...如图1所示，HiAD在4K分辨率下可有效检测从数十像素到数千像素跨度异常区域。具体而言，HiAD采用双分支架构，聚合高分辨率分支与低分辨率分支的检测结果，确保全面识别不同尺度的异常。...提出的HiAD框架概览，其集成低分辨率（上图）与高分辨率（下图）双分支结构，用于检测不同尺度的异常区域。

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    CVPR2021|用于立体匹配的可学习双边网格

    基于这个具有边缘保持特性的上采样模块，通过无参数的切片层（slicing layer）可以高效地从低分辨率的代价空间获得高质量的高分辨率代价空间。这样，费时的代价聚合只需要在低分辨率执行。...如图1所示，CUBG模块的输入是一个低分辨率的代价空间和高分辨率的图像特征,输出是高分辨率的代价空间，该模块包含双边网格的生成和slicing上采样操作。 给定一个维度为 的低分辨率的代价空间。...其中为低分辨率代价空间相对于高分辨率代价空间的宽度或者高度比例， ， 是生成的引导图特征，范围为[0,255]。不同于双边网格[9]原文，我们的双边网格是从低分辨率的代价空间中学习得到的。...图1 基于双边网格的上采样模块，通过slicing操作能够从低分辨率的双边网格上采样得到一个高质量的高分辨率代价空间 嵌入式模块 CUBG模块可以无缝嵌入到许多现有的立体匹配网络结构中。...LU表示采用使用线性插值将低分辨率代价空间采样到高分辨率代价空间，EPE-edge表示边界区域的EPE误差，EPE-flat表示平坦区域的EPE误差 ?

    1.9K20

    解读 | 通过高效的子像素卷积神经网络实现实时的单一图像和视频超分辨率F

    论文作者提出了一种可以高效计算的卷积层（称之为子像素卷积层（sub-pixel convolution layer））以便将最终的低分辨率特征映射提升（upscale）为高分辨率输出。...之前，单一图像超分辨率基于高分辨率空间，这有一些主要缺点：一方面，处理卷积操作时，如果你首先提升低分辨率图像的分辨率，计算时间将增加；另一方面，从低分辨率空间到高分辨率空间的转化基于传统插值（interpolation...」（pixel shuffle）实现高分辨率输出，接着完成一个更复杂的从低分辨率到高分辨率的映射，这是一个简单而直接的想法。...上图是从低分辨率图像映射到高分辨率图像的整个模型。如上所示，他们应用第 l 层子像素卷积将 I_{LR} 特征映射提高到 I_{SR}。 ?...在给定高分辨率训练数据集 I_n^{HR}, n=1 ... N 的情况下，可生成相应的低分辨率图像 I_n^{LR}, n=1 ...

    2.3K90

    【阅读笔记】New Edge Diected Interpolation，NEDI算法，待续

    一、概述 由Li等提出的新的边缘指导插值(New Edge—Di-ected Interpolation，NEDI)算法是一种具有良好边缘保持效果的新算法，它利用低分辨率图像与高分辨率图像的局部协方差问的几何对偶性来对高分辨率图像进行自适应插值...其基本思想是首先根据低分辨率图像估计局部协方差系数，然后根据低分辨率协方差和高分辨率协方差之间的几何对偶性，使用这些协方差估计来以更高分辨率调整内插。...二、算法思想 NEDI算法的基本思想是先计算低分辨率图像各像素点的局部协方差系数，再利用低分辨率与高分辨率协方差间的几何对偶性，来计算高分辨率图像中需要插入的像素点的值。...三、算法原理 设放大倍率为2，低分辨率图像X的矩阵大小为H×W，相应的高分辨率图像Y矩阵大小为2H×2W，则Y_{2i,2j}=X_{i,j}。...$$ R=R_{kl}\ r=R_{k} $$ 高分辨率图像中的R_{kl}，r_k和低分辨率的\hat R_{kl}，\hat r_k具有几何上的对偶性。

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    google图像新压缩技术RAISR的测试

    Google声称，该技术可以降低高达75％的带宽，RAISR分析同一图像的低分辨率和高分辨率版本，了解到高分辨率版本出众的原因，然后在低分辨率版本模拟出来。...实际上就是使用机器学习创建一个类似Instagram的过滤器，欺骗你的眼睛，让你相信低分辨率与高分辨率图像是一致的。...顺便看一下算法原理，刚好网上有一些相关的代码，主要参考代码如下：https://github.com/MKFMIKU/RAISR 仔细看了下算法的原理，才发现这个算法的压缩机制主要包括两个部分： （1）先创建一个低分辨率的图片...（2）在高低分辨率的成对图片中学习，即先对低分辨率图片应用低功耗的的升采样，然后在升采样图片和高分辨率图片的组合中学习过滤器。 如下这段核心代码可以看到： mat = cv2.imread(".

    2.4K60

    【知识星球】网络结构1000变上线，下半年更新500+网络模型解读

    Octave Convolution不仅是不同分辨率的分组卷积网络，而且高分辨率和低分辨率通道还存在信息交换，因此可以称为高低频分组卷积网络，比普通的多分辨率分组卷积网络性能更加强大。...它的核心思想就是两个通道具有不同的分辨率，低分辨率通道通道数更多，高分辨率通道通道数更少，从而可以兼顾性能和速度，能在维持性能的情况下，减少30%的计算量。...Octave Convolution便是这样的一个结构，它也是一个高分辨率通道+一个低分辨率通道，低分辨率具有较多的通道，被称为低频分量。...高分辨率具有较少的通道，被称为高频分量，两者各自学习，并且进行了信息的融合。高分辨率通道通过池化与低分辨率通道融合，低分辨率通过上采样与高分辨率通道融合。 为什么要进行信息融合呢？...这实际上来自于图像特征的考虑，一个图像可以分为高频和低频部分，高频拥有更多结构细节，需要高分辨率，低频保留主体信息，只需要低分辨率，但是两者要共同组合才能得到完整的信息，所以通道之间信息的交换是必要的。

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