背景与思路来源 目前 SR 模型中合成 LR 使用的模糊核问题 目前大多数 SR 的 model 都是用的合成下采样图片来进行训练的，而这些合成的图片常常使用的是 MATLAB 里面的 imresize 函数来进行实现的，这样的做法也就是会使得 SR kernel 是固定和理想。当然还有很多是用各向同性或者各向异性的高斯核作为模糊核通过下式来得到 LR 图像： I LR I HR k s down ...
2021-03-17 11:30 0 549 推荐指数：
1. 介绍 论文的出发点是要发掘patch上的自相关分布，通过生成器G生成LR downsample后的版本和LR自己相应的patch在分布上更相似（通过D网络判别学到），从而学习出LR的降质过程，和ZSSR一样，这个工作也是在单图上进行训练和测试，不同的是，这里像ZSSR一样使用 ...
在现实情况下，SR模型通常会由于实际得blur kernel与预先假设的不一致而造成严重的performance drop。blind SR问题就是要尝试解决blur kernel未知情况下的SR问题。本文就针对blind SR提出，预测每张照片blur kernel的方法，再将blur ...
Introduction 超分是一个在 low level CV 领域中经典的病态问题，比如增强图像视觉质量、改善其他 high level 视觉任务的表现。Zhang Kai 老师这篇文章在我看到 ...
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 ...
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 2016.10.23 摘要：本文针对传统超分辨方法中存在的结果过于平滑的问题，提出了结合最新的对抗网络 ...
Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution and Super-Resolution 论文笔记 ECCV 2016 摘要： 许多经典问题可以看做是 图像转换问题（image ...
1. 摘要 在图像超分辨领域，卷积神经网络的深度非常重要，但过深的网络却难以训练。低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息，但却在通道间被平等对待，因此阻碍了网络的表示能力。 为了 ...
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 ...
