MADSNet：脉冲相机图像重建新网络
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MADSNet：脉冲相机图像重建新网络
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AI 综述
Sirui Li 等作者提出 MADSNet，一种用于脉冲相机图像重建的多尺度轴向注意力稠密脉冲网络，采用分层脉冲编码器—解码器结构，由多尺度脉冲 stem、轴向脉冲注意力、稠密脉冲瓶颈和脉冲到连续解码器组成。 在 SREDS 数据集上，其灰度与彩色脉冲重建的 PSNR 比 SSIR 高 4.3 dB、比 Spk2ImgNet 高 1.94 dB；相比 Spk2ImgNet，延迟约低 15 倍，估计能耗仅约 1/40。
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最新进展11月11日 13:00
MADSNet：用于脉冲相机图像重建的多尺度轴向注意力稠密脉冲网络报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AIMADSNet：用于脉冲相机图像重建的多尺度轴向注意力稠密脉冲网络
MADSNet 是一种用于脉冲相机图像重建的多尺度轴向注意力稠密脉冲网络，采用分层脉冲编码器—解码器结构，通过多尺度脉冲 stem、轴向脉冲注意力、稠密脉冲瓶颈和脉冲到连续解码器完成重建。在 SREDS 上，其灰度与彩色脉冲重建的 PSNR 比 SSIR 高 4.3 dB、比 Spk2ImgNet 高 1.94 dB。相比 Spk2ImgNet，延迟约低 15 倍，估计能耗仅约 1/40。
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