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DSConv
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UltraFast-LiNET：用于实时弱光图像增强的轻量级网络
研究人员开发了UltraFast-LiNET，这是一种高效的卷积神经网络，专为资源受限的边缘设备上的实时弱光图像增强而设计。该网络采用新颖的动态移位卷积（DSConv）运算和多尺度移位残差块（MSRB），以最小的参数实现大的感受野。为解决轻量级模型的训练挑战，引入了多级梯度感知损失函数。UltraFast-LiNET展示了具有竞争力的性能，在LOL数据集上以仅180个可学习参数实现了19.81 dB的PSNR，在实时处理和边缘部署的图…
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研究人员提出使用选择性深度分离卷积的轻量级JSCC框架
研究人员开发了一种用于无线图像传输的轻量级联合信源信道编码（JSCC）新框架。该框架利用选择性地将标准卷积层替换为深度分离卷积（DSConv）层。研究探讨了在不同位置和比例替换层的影响，发现中间层替换在复杂度和性能之间取得了良好的平衡。