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一篇论文，只有理解了所提出的问题是什么，为了解决这个问题提出了什么方法，以及有自己的思考和收获，才算是吸收完这篇论文。 # Low-Light Image Enhancement # 2024 CodeEnhance: A Codebook-Driven Approach for Low-Light Image Enhancement(CodeEnhance) 思考 利用 codebook 从 High-Quality 图像中学习先验。 在 Unet 编码器端并行设计预训练的语义信息提取网络 SEE ，在编码器末端设计一个语义信息融合模块 SEM ，将语义信息与图像特征融合。 因为...
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◆ 现在，你眼中的世界呈现出复杂怪异的一片混沌。但是，如果你自身发生了变化，世界就会恢复其简单姿态。因为，问题不在于世界如何，而在于你自己怎样。 ◆ 也许你是在透过墨镜看世界，这样看到的世界理所当然就会变暗。如果真是如此，你需要做的是摘掉墨镜，而不是感叹世界的黑暗。 ◆ 如果一味地关注过去的原因，企图仅仅靠原因去解释事物，那就会陷入 “决定论”。也就是说，最终会得出这样的结论：我们的现在甚至未来全部都由过去的事情所决定，而且根本无法改变。 ◆ 立足于原因论的人们，例如一般的生活顾问或者精神科医生，仅仅会指出 “你之所以痛苦是因为过去的事情”，继而简单地安慰...
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# Mamba 串烧 # Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 本文核心内容与思想改编自该博文中的核心与精华：一文通透想颠覆 Transformer 的 Mamba：从 SSM、HiPPO、S4 到 Mamba_mamba 模型 - CSDN 博客。 # 状态空间与状态空间模型 SSM 想象一下我们正在穿过一个迷宫，图中每个小框代表迷宫中的一个位置，并附有某个隐式的信息，例如你距离出口有多远。 ​ 而上述迷宫可以简化建模为一个 “状态空间表示 state space...
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# EnlightenGAN 论文详解 论文是 2019 年 IEEE 的 EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision. 这篇论文是低光增强领域无监督学习的开山之作。 论文链接如下：arxiv.org/pdf/1906.06972.pdf # 出发点 # 出发点 1：从监督学习的缺点入手。 it is very difficult or even impractical to simultaneously capture corrupted and ground truth images of the...
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# Retinexformer 论文详解 论文为 2023 年 ICCV 的 Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement。论文链接：browse.arxiv.org/pdf/2303.06705.pdf，代码链接：caiyuanhao1998/Retinexformer: "Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image...
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# PairLIE 论文详解 论文为 2023CVPR 的 Learning a Simple Low-light Image Enhancer from Paired Low-light Instances. 论文链接如下： openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Fu_Learning_a_Simple_Low-Light_Image_Enhancer_From_Paired_Low-Light_Instances_CVPR_2023_paper.pdf # 出发点 1.However, collecting...