Universal Filter-Based Lightweight Image Enhancement Model with Unpaired Learning Mode

Aleksei Samarin; A. Nazarenko; Aleksei Toropov; Kotenko E.; Dzestelova A.; Elena Mikhailova; Valentin Malykh; Alexander Savelev; Motyko A.

doi:10.23919/FRUCT64283.2024.10749962

?

Universal Filter-Based Lightweight Image Enhancement Model with Unpaired Learning Mode

P. 711–720.

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Aleksei Toropov, Kotenko E., Dzestelova A., Elena Mikhailova, Valentin Malykh, Alexander Savelev, Motyko A.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Unsupervised learning image enhancement computational modeling Data models Image color analysis Digital images Neural networks Generators Mobile handsets Performance evaluation

В книге

Proceedings of the 36th Conference of Open Innovations Association FRUCT, Helsinki, Finland, 30 October - 1 November 2024

Vol. 36. , FRUCT Oy, 2024.

Specialized Non-local Blocks for Recognizing Tumors on Computed Tomography Snapshots of Human Lungs

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Dzestelova A. и др., , in: Proceedings of the 35th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 35.: FRUCT Oy, 2024. P. 659–664.

Добавлено: 19 сентября 2026 г.

CAD2TechSpec: a framework for automating design processes within computer-aided design systems

Минец М. В., Красноженов Г. Г., Трофимова Е. А. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article e4063

Добавлено: 12 августа 2026 г.

Topological Metric for Unsupervised Embedding Quality Evaluation

Shestov A., Klenitskiy A., Denisova D. и др., , in: Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484).: Cham: Springer Publishing Company, 2026. P. 596–605.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Industry vs Academia: Running a Course on Transformers in Two

Nikishina I., Тихонова М. И., Чекалина В. А. и др., , in: Proceedings of the Sixth Workshop on Teaching NLP (TeachNLP 2024).: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 7–22.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs

Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392

Добавлено: 22 мая 2026 г.

Learning to hear broken motors: Signature-guided data augmentation for induction motor diagnostics

Али С., Хижик А. И., Svirin S. и др., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025 Vol. 170 Article 114137

The application of machine learning algorithms in the intelligent diagnosis of three-phase engine has the potential to significantly enhance diagnostic performance and accuracy. Traditional methods largely rely on signature analysis, which, despite being a standard practice, can benefit from the integration of advanced machine learning techniques. In our study, we innovate by combining machine learning ...

Добавлено: 16 февраля 2026 г.

INTELLECTUAL MANAGEMENT OF THE BUDGET PROCESS IN MUNICIPALITIES

Барчуков В. К., Lecture Notes in Networks and Systems 2021 Vol. 160 P. 713–718

Добавлено: 21 января 2026 г.

Using a Mobile Device to Record Electrodermal Activity During Nocturnal Sleep

Луков М. Ю., Земнухов Е. С., Благовещенский Е. Д., Sixth International Conference Neurotechnologies and Neurointerfaces (CNN), Kaliningrad, Russian Federation, IEEE Xplore 2024 P. 106–108

Добавлено: 11 декабря 2025 г.

From Patterns to Predictions: A Shapelet-Based Framework for Directional Forecasting in Noisy Financial Markets

Kim J., Lee H., Jeon H. и др., , in: CIKM '25: Proceedings of the 34rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management.: ACM, 2025. P. 1344–1353.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Neuro-oscillatory models of cortical speech processing

Догонашева О. А., Giraud A., Захаров Д. Г. и др., Neural Networks 2025 Vol. 195 Article 108194

Добавлено: 16 октября 2025 г.

A New Approach for Automatic Search for Families of Optimal Undirected Double-Loop Networks

Monakhova E., Monakhov O., Edward R. Rzaev и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 104716–104727

Добавлено: 30 июня 2025 г.

Of Models and Men: Probing Neural Networks for Agreement Attraction with Psycholinguistic Data

Бажуков М. О., Волошина Е. Ю., Sergey Pletnev и др., , in: Proceedings of the 28th Conference on Computational Natural Language Learning.: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 280–290.

Добавлено: 11 марта 2025 г.

Fairness-Aware Maximal Cliques Identification in Attributed Social Networks With Concept-Cognitive Learning

Tao M., Hao F., Wei L. и др., IEEE Transactions on Computational Social Systems 2024 Vol. 11 No. 6 P. 7373–7385

Добавлено: 25 февраля 2025 г.

MMCP Team at ImageCLEFmed MEDVQA-GI 2024 Task: Diffusion Models for Text-to-Image Generation of Colonoscopy Images

Чайчук М. В., Тутубалина Е. В., Transactions of the Association for Computational Linguistics 2024

Добавлено: 13 декабря 2024 г.

Genome-wide association studies of ischemic stroke based on interpretable machine learning

Stefan Nikolić, Игнатов Д. И., Khvorykh G. и др., PeerJ Computer Science 2024 Vol. 10 Article e2454

Добавлено: 11 декабря 2024 г.

Loan Portfolio Dataset From MakerDAO Blockchain Project

Chaleenutthawut Y., Давыдов В. А., Evdokimov M. и др., IEEE Access 2024 Vol. 12 P. 24843–24854

Децентрализованные финансы (или DeFi от англ. "Decentralized finance") предлагают ряд финансовых инструментов и услуг, использующих возможности технологии web3. В частности протокол Maker позволяет пользователям получать кредиты, обеспеченные криптовалютами. В отличие от традиционных банков, данные Maker прозрачно записываются в блокчейн Ethereum. В этой статье мы сосредоточимся на анализе кредитного аспекта Maker с традиционной финансовой точки зрения. ...

Добавлено: 4 сентября 2024 г.

Analyzing the Robustness of Vision & Language Models

Ширнин А. А., Andreev N., Potapova S. и др., IEEE/ACM Transactions on Speech and Language Processing 2024 Vol. 32 P. 2751–2763

We present an approach to evaluate the robustness of pre-trained vision and language (V&L) models to noise in input data. Given a source image/text, we perturb it using standard computer vision (CV) / natural language processing (NLP) techniques and feed it to a V&L model. To track performance changes, we explore the problem of visual ...

Добавлено: 19 июля 2024 г.

Differentiable Rendering with Reparameterized Volume Sampling

Морозов Н. В., Ракитин Д. Р., Oleg Desheulin и др., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. P. 4852–4860.

Добавлено: 21 июня 2024 г.

Surrogate uncertainty estimation for your time series forecasting black-box: learn when to trust

Erlygin L., Zholobov V., Бакланова В. С. и др., , in: 2023 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW) 1–4 December 2023, Shanghai, China.: Shanghai: IEEE Computer Society, 2023. P. 1247–1258.

Добавлено: 20 марта 2024 г.

Neural Optimal Transport with General Cost Functionals

Asadulaev A., Коротин А. А., Vage Egiazarian и др., , in: Proceedings of the 12th International Conference on Learning Representations (ICLR 2024).: ICLR, 2024.

Добавлено: 5 марта 2024 г.