如果你简单地把语义图和中间的feature map concat起来又没法充分发挥语义图的作用，作者的方案是 SFT模块 。 它能将额外的图像先验（比如语义分割概率图）有效地结合到网络中去，恢复出与所属语义类别特征一致的纹理。

2019年7月23日 · 本文在基于语义分割概率图的单个网络中，通过空间特征变换（SFT）提取中间层特征，实现端到端的超分辨重建。 单图像超分辨率旨在从单个低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像。 传统的SR方法一般是基于MSE，即基于像素空间纬度的MSE loss，这种方法会导致产生的图像模糊且过于平滑。 SRGAN提出perceptual loss对特征空间纬度进行优化而不是像素纬度，进一步提出adversarial loss来生成更为自然的图片。 使用perceptual loss …

2025年3月25日 · 3D reconstruction of highly deformable surfaces (e.g. cloths) from monocular RGB videos is a challenging problem, and no solution provides a consistent and accurate recovery of fine-grained surface details. To account for the ill-posed nature of the setting, existing methods use deformation models with statistical, neural, or physical priors. They also predominantly rely on nonadaptive ...

本文提出了一种新的空间特征调制层（SFT），它能将额外的图像先验（比如语义分割概率图）有效地结合到网络中去，恢复出与所属语义类别特征一致的纹理。 最终结果显示（如图2所示）和现有的SRGAN模型以及EnhanceNet模型相比，使用空间特征调制层的超分辨率网络能够生成更加自然的纹理，恢复出的高分辨率图像视觉效果更为真实。 空间特征调制. 本文提出的空间特征调制层受到条件BN层的启发，但是条件BN层以及其他的特征调制层（比如 FiLM），往往忽略了网 …

2021年9月19日 · sft 层可以与使用相同损失函数的 sr 网络进行端到端训练。在测试过程中，它接受任意大小的输入图像，并生成高分辨率图像，只需以分类先验为条件的单次前向传递。

2021年11月14日 · 这是通过一个新的空间特征变换( SFT )层实现的，该层为空间特征调制生成仿射变换参数。 SFT层可以使用相同的损失函数与SR网络一起进行端到端训练。 在测试过程中，它接受一个任意大小的输入图像，并在分类先验的基础上生成一个只有单个前向通道的高分辨率图像。 解决思路： 以语义分割概率图为条件的，在此基础上生成调制函数 数，在网络特征图上空间应用仿射变换。 在论文中作者使用的是分类先验信息，STF层也可以使用其他的先验信息，如深度 …

2018年4月9日 · During testing, it accepts an input image of arbitrary size and generates a high-resolution image with just a single forward pass conditioned on the categorical priors. Our final results show that an SR network equipped with SFT can generate more realistic and visually pleasing textures in comparison to state-of-the-art SRGAN and EnhanceNet.

Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform 通过深度空间特征变换恢复图像超分辨率的真实纹理. SFTGAN 是 cvpr2018 的图像超分辨率论文，这篇论的文章使用了图像的分割掩码作为超分辨率的先验特征条件。在模型中的表现就是 SFT layer s

SFT - Spatial Feature Transform (Modulation). A Spatial Feature Transform (SFT) layer has been proposed to efficiently incorporate the categorical conditions into a CNN network. There is a fantastic blog explaining the widely-used feature modulation operation distill - Feature-wise transformations.

2018年12月2日 · sft层可以与具有相同损耗功能的sr网络一起端到端地进行训练。 在测试期间，它接受任意大小的输入图像，并生成高分辨率图像，只有一个前向通道以分类先...