論文筆記：Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision

參考文獻：Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision

Jinshan Pan1 Sifei Liu2 Deqing Sun2 Jiawei Zhang3 Yang Liu4 Jimmy Ren5
Zechao Li1 Jinhui Tang1 Huchuan Lu4 Yu-Wing Tai6 Ming-Hsuan Yang7
1 Nanjing University of Science and Technology 2NVIDIA 3 City University of Hong Kong
4 Dalian University of Technology 5 SenseTime Research 6 Tencent Youtu Lab 7 UC Merced

DualCNN。將structure與details分別訓練，並在最後整合，loss函式由S，D以及S和D相加重構出的最終結果與實際標籤之間的loss，三者組成。具體實現細節如下：

兩個net的選擇：對於結構的net-s只用了三層，對於細節的net-d用了20層，都是帶有relu啟用的。具體引數：

應用在SR上效果較好，保邊濾波的時候就把gamma置零了，也就是說只考慮總體和Structure的誤差，因為這個任務中細節不多。效果如下：

做deraining的時候也是把gamma置零。。。結果中可以看出net-s中還是有很多rain streak，加上net-d以後就好很多。

2018年06月03日13:20:45