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通过隐藏前置摄像头,Under-Display Camera (UDC) 提供全屏体验。使用UDC-DMNet网络合成UDC图像,使用高质量人脸图像创建训练和测试数据集。提出了DGFormer网络来应对UDC场景中的人脸恢复,实验证明DGFormer和UDC-DMNet取得了最先进的性能。

使用深度通道先验提高自动驾驶在现实世界退化中的视觉识别能力

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-02T00:00:00Z

提供了一种名为Under-Display Camera (UDC)的技术,通过将前置摄像头隐藏在显示面板下,实现了全屏体验。然而,UDC的图像质量明显下降。提出了一种名为UDC-DMNet的双阶段网络,通过建模UDC成像过程来合成UDC图像。使用UDC-DMNet和来自FFHQ和CelebA-Test的高质量人脸图像创建了训练和测试数据集。引入了一种名为DGFormer的新型字典引导转换网络,用于处理UDC场景中的盲目人脸修复。实验结果表明,DGFormer和UDC-DMNet实现了最先进的性能。

对抗净化与微调方法用于鲁棒的 UDC 图像恢复

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-21T00:00:00Z

该文介绍了一种名为 Under-Display Camera (UDC) 的技术,可以在显示面板下隐藏前置摄像头,提供全屏体验。作者提出了一种名为 UDC-DMNet 的双阶网络,可以合成 UDC 图像,并使用高质量人脸图像创建了用于 UDC 人脸恢复的训练和测试数据集。作者还提出了一种名为 DGFormer 的新型字典引导变换网络,可以应对 UDC 场景中的盲目人脸恢复。实验证明,作者的 DGFormer 和 UDC-DMNet 取得了最先进的性能。

DEFormer:低光图像和暗视觉的 DCT 驱动增强 Transformer

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-13T00:00:00Z
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