我々は、逆カーネル特性をさらに調査することにより、単一画像の焦点ぼけ除去 (SIDD) のための効率的な深層学習方法を提案します。現在の逆カーネル法、つまりカーネル共有並列アトラス畳み込み (KPA

arxiv_reader のブックマーク 2023/08/01 11:48

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4740133298991899784/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.16242v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.16242v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.16242v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">SR-R^2KAC: 単一画像の焦点ぼけ除去の改善</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/recurrent">recurrent</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 我々は、逆カーネル特性をさらに調査することにより、単一画像の焦点ぼけ除去 (SIDD) のための効率的な深層学習方法を提案します。現在の逆カーネル法、つまりカーネル共有並列アトラス畳み込み (KPA</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230801#bookmark-4740133298991899784"><span class="datetime-body">2023/08/01 11:48</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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