极市直播回放第104期丨西北工业大学田春伟教授：基于结构信息的图像复原方法研究-轻识

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随着深度学习在图像复原领域的不断发展与应用，尤其在图像去噪和图像超分辨领域，卷积神经网络通过深度架构获得了显著的图像处理性能。然而，卷积神经网络在恢复复杂场景下受损图像的鲁棒性常遭受挑战。同时，手机、相机等移动终端对模型的大小提出了要求。

在本次分享中，我们邀请到了西北工业大学软件学院副教授田春伟，针对上述两个显著问题为我们介绍他们最新的3篇工作：

Multi-stage image denoising with the wavelet transform (Pattern Recognition 2022)

Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network (Neural Networks 2022 )

A heterogeneous group CNN for image super-resolution (IEEE TNNLS 2022)

这些方法主要将信号处理、判别学习、残差学习、动态卷积和组卷积等结合，设计高效卷积神经网络，解决图像去噪、图像超分辨问题。

➤详情传送门

➤论文

1.Multi-stage image denoising with the wavelet transform (Pattern Recognition 2022)

论文链接：https://arxiv.org/abs/2209.12394

代码地址：https://github.com/hellloxiaotian/MWDCNN

2.Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network (Neural Networks 2022 )

论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.14548

代码地址：https://github.com/hellloxiaotian/ESRGCNN

3.A heterogeneous group CNN for image super-resolution (IEEE TNNLS 2022)

论文链接：https://arxiv.org/abs/2209.12406

代码地址：https://github.com/hellloxiaotian/HGSRCNN

➤回放视频在这里☟

https://www.bilibili.com/video/BV15g411h7fh/

➤PPT内容截图（后台回复“极市直播”或点击阅读原文即可获取PPT）

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腾讯视频：http://v.qq.com/vplus/8be9a676d97c74ede37163dd964d600c

往期线上分享集锦：http://m6z.cn/6qIJzE（或直接阅读原文）

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