srio 高速串行接口与dsp的交互，其中fpga的部分
2022-11-08 20:25:18
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固态继电器
PyTorch实施具有梯度引导的保留结构超分辨率（CVPR 2020）[ ] [ ]
如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用：
@inproceedings{ma2020structure,
title={Structure-Preserving Super Resolution with Gradient Guidance},
author={Ma, Cheng and Rao, Yongming and Cheng, Yean and Chen, Ce and Lu, Jiwen and Zhou, Jie},
booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
year={2020}
}
依存关系
P
2021-08-24 11:07:39
11.02MB
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SSPSR-Pytorch
论文： : （IEEE Xplore） （arXiv）
学习空间光谱先验以实现超光谱影像的超分辨率
在本文中，我们引入了空间光谱先验网络（SSPN），以充分利用空间信息和高光谱数据的光谱之间的相关性。 考虑到高光谱训练样本稀少且高光谱图像数据的光谱维数很高，因此训练稳定有效的深度网络并非易事。 因此，提出了一种组卷积（具有共享的网络参数）和渐进式上采样框架。 这不仅减轻了由于高光谱数据的高维而导致的特征提取的困难，而且使训练过程更加稳定。 为了利用空间和光谱先验，我们设计了一个空间光谱块（SSB），它由一个空间残差模块和一个光谱注意残差模块组成。
网络架构
拟议的SSPSR网络的整体网络架构
空间光谱块（SSB）的网络架构
结果
筑西数据集
Chikusei数据集上不同方法的平均定量比较。
帕维亚数据集
Pavia Center数据集上不同方法的平均
2021-06-19 15:58:08
2.97MB
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Structure-Preserving Super Resolution with Gradient Guidance的个人翻译版本渣翻勿喷
2021-02-01 13:07:46
2.52MB
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Structure-Preserving Super Resolution with Gradient Guidance原版论文（cvpr 2020）
2021-02-01 13:07:46
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