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時間 2020-12-30
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深度卷積神經網絡極大地提高了各種圖像恢復任務的性能。然而,這是以增加計算負擔爲代價的,這限制了它們的實際使用。我們認爲一些損壞的圖像區域天生比其他區域更容易恢復,因爲圖像中的失真和內容是不同的。爲此,我們提出了一種多路徑卷積神經網絡(CNN) Path-Restore,它具有一個pathfinder,可以動態地爲每個圖像區域選擇合適的路徑。我們採用強化學習的方法對探路者進行訓練,並對其進行難度調節
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