论文笔记：Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision
参考文献：Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision
Jinshan Pan1 Sifei Liu2 Deqing Sun2 Jiawei Zhang3 Yang Liu4 Jimmy Ren5
Zechao Li1 Jinhui Tang1 Huchuan Lu4 Yu-Wing Tai6 Ming-Hsuan Yang7
1 Nanjing University of Science and Technology 2NVIDIA 3 City University of Hong Kong
4 Dalian University of Technology 5 SenseTime Research 6 Tencent Youtu Lab 7 UC Merced
DualCNN。将structure与details分别训练，并在最后整合，loss函数由S，D以及S和D相加重构出的最终结果与实际标签之间的loss，三者组成。具体实现细节如下：
两个net的选择：对于结构的net-s只用了三层，对于细节的net-d用了20层，都是带有relu激活的。具体参数：
应用在SR上效果较好，保边滤波的时候就把gamma置零了，也就是说只考虑总体和Structure的误差，因为这个任务中细节不多。效果如下：
做deraining的时候也是把gamma置零。。。结果中可以看出net-s中还是有很多rain streak，加上net-d以后就好很多。
2018年06月03日13:20:45