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顶刊IJCV2024|北大、哈工大、清华联合提出无需GT的自监督图像重建网络学习方法。代码已开源!

3D视觉之心  · 公众号  ·  · 2024-08-24 07:00

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作者 | 陈斌  编辑 | 极市平台 点击下方 卡片 ,关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 一、论文信息 论文作者: Bin Chen(陈斌), Xuanyu Zhang(张轩宇), Shuai Liu(刘帅), Yongbing Zhang†(张永兵), and Jian Zhang†(张健)(†通讯作者) 作者单位: 北京大学深圳研究生院、清华大学深圳国际研究生院、哈尔滨工业大学(深圳) 发表刊物: International Journal of Computer Vision (IJCV) 发表时间: 2024年8月13日 正式版本: https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-024-02209-1 ArXiv版本: https://arxiv.org/abs/2308.13777 开源代码: https://github.com/Guaishou74851/SCNet 二、任务背景 作为一种典型的图像降采样技术, 自然图像压缩感知 (Compressed Sensing, CS) 的数学模型可以表示为 , 其中 是原始图像真值(Ground Truth, GT), 是采样矩阵, ………………………………

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