Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks【RCAN】【阅读笔记】
图像超分任务可以看作是试图从LR图像中恢复尽可能多的高频信息。在SR任务中，输入的LR图像包含了丰富的低频信息。但是之前的任务把不同channel都同等对待，限制了CNN的表达能力。因此文中在ED ...
原文：Unpaired Image Super-Resolution using Pseudo-Supervision【阅读笔记】
目前的SR任务都是将真实图像进行下采样得到成对数据集进行训练，这样的训练会造成与真实情况存在domain gap。因此本文针对这个问题提出了用不成对的数据进行一种伪监督训练。感觉本质上就是通过CycleGAN学到HR图像y到LR图像x的映射，但此时得到y对应的LR图像与实际的x不是一样的，因此称为是 伪 pseudo 的。用这样生成的伪数据对训练SR网络。 目前用GAN来进行不成对SR的方法有两 ...
2020-09-15 13:51 0 804 推荐指数：
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"Zero-Shot" Super-Resolution using Deep Internal Learning【ZSSR】【阅读笔记】
项目地址：http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/zssr/ 之前利用深度学习构建的SR模型都是有监督学习，利用了大量的外部信息。但是由于这些LR-HR ...
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论文原址:https://arxiv.org/abs/1808.08718 代码:https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018 摘要 ...