Zobrazeno 1 - 10
of 56
pro vyhledávání: '"Yu, Yankun"'
Recently, there has been rapid and significant progress on image dehazing. Many deep learning based methods have shown their superb performance in handling homogeneous dehazing problems. However, we observe that even if a carefully designed convoluti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.08902
Hazy images are often subject to color distortion, blurring, and other visible quality degradation. Some existing CNN-based methods have great performance on removing homogeneous haze, but they are not robust in non-homogeneous case. The reasons are
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.08911
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Applied Mathematical Modelling March 2021 91:934-958
Autor:
Yu, Yankun, Zhang, Mengrong, Chen, Ren, Liu, Feng, Zhou, Pengfei, Bu, Lei, Xu, Ying, Zheng, Lei
Publikováno v:
In Journal of Pharmacological and Toxicological Methods July-August 2019 98
Autor:
Karras, Dimitrios A., Gheisari, Mehdi, Wang, Bing, Yu, Yankun, Zhao, Chunlan, Jiang, Jingjing
Publikováno v:
Proceedings of SPIE; June 2024, Vol. 13175 Issue: 1 p131750I-131750I-5, 1185756p
Publikováno v:
Industrial Lubrication and Tribology, 2017, Vol. 69, Issue 6, pp. 1085-1090.
Externí odkaz:
http://www.emeraldinsight.com/doi/10.1108/ILT-06-2016-0136