圖像超分任務可以看作是試圖從LR圖像中恢復盡可能多的高頻信息。在SR任務中，輸入的LR圖像包含了豐富的低頻信息。但是之前的任務把不同channel都同等對待，限制了CNN的表達能力。因此文中在EDSR的基礎上結合了channel attention機制，構建了residual in residual模塊用長跳連接多個殘差組，組成了very deep residual channel attent ...
2020-08-12 22:16 0 475 推薦指數：
1. 摘要 在圖像超分辨領域，卷積神經網絡的深度非常重要，但過深的網絡卻難以訓練。低分辨率的輸入以及特征包含豐富的低頻信息，但卻在通道間被平等對待，因此阻礙了網絡的表示能力。 為了解決上述問題，作者提出了一個深度殘差通道注意力網絡（RCAN）。特別地，作者設計了一個殘差中的殘差 ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1707.02921 代碼: https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 以DNN進行超 ...
github：https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 本文主要是用了殘差學習，這篇論文也就使用了殘差結構超分網絡使得效果大大超越SOTA 移除傳統殘差 ...
摘要 問題描述 何愷明將深度學習技術引入超分辨問題的開山之作SRCNN(2014年），主要存在以下幾個問題： 1、感受野小，使得獲取的語義信息少 ...
CVPR20的文章，感覺想法挺棒的。 超分問題可以定義為$y=(x\otimes k)\downarrow_s+n$.他通常有兩大類解決方法，早期通常是使用model-based方法。 ...
項目地址：http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/zssr/ 之前利用深度學習構建的SR模型都是有監督學習，利用了大量的外部信息。但是由於這些LR-HR ...
超分辨率問題（Image super-resolution, SR) 從低分辨率(LR)的圖像中 ...
目前的SR任務都是將真實圖像進行下采樣得到成對數據集進行訓練，這樣的訓練會造成與真實情況存在domain gap。因此本文針對這個問題提出了用不成對的數據進行一種偽監督訓練。感覺本質上就是通過Cy ...
