中科大团队提出的相机镜头超分辨率在CVPR2019亮相。今年在CVPR中亮相的SR文章有16篇之多大概大家都开拓“改进模型结构来提升PSNR”之外的赛道旷视的Meta-SR聚焦在非整数倍尺寸放大的SR。而CameraSR聚焦在相机拍摄的超分辨率。

  这篇文章面向相机进行超分辨率这很容易让人联想到前段时间的华为P30号称能拍摄月球但不过是用超分辨率代替拍摄来“糊弄”用户不过这种SR操作的手机拍照很难被用户察觉。

  这是本文最大的可圈可点之处提出了一种更为现实的图像对方法。首先你要知道什么是图像对

  超分辨率(SR)模型训练需要喂入“高分辨率(HR)/低分辨率(LR)”图像对作为数据HR相当于SR模型的label而LR相当于SR模型的输入。所以图像对是超分辨率模型的样本。

  之前的超分辨率图像的图像对都是怎么获得呢都是先获得高分辨率图像再通过池化等下采样操作得到对应的低分辨率图像以此构成图像对。

  这么做有个非常明显的优势省时省力数据易得

  有过不少文章探讨如何下采样得到图像对来提升SR的效率。然而这篇文章提供了全新的获得图像对的思路即R-V degradation。

  不要被这个高大上的英语名词吓到了就是很简单的意思

  R代表分辨率V代表视野域我让相机的视野域越广是不是代表它视野中的物体分辨率更小呢如果我让相机对某个小物体放大拍摄是不是它的视野域就很小而这个小物体具有更大的分辨率呢

  我们看图(a)上图视野域更小但物体具有更大的分辨率下图视野域更大但目标物体的分辨率很低看不清楚。

  作者获得了100个这样的图像对整理出一个叫city100的数据集不久应该会开源感兴趣的可以关注一下。

  在这篇文章中,亲历了ECCV 2018的机器学习研究员Tetianka Martyniuk挑选了5篇ECCV 2018接收论文,概述了超分辨率(

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  深度学习在超分辨率重建SR领域的发展过程从SRCNN(ECCV14)-

  目录 文章目录目录@[toc]帮助新手快速上手的网址和工具从2014的SRCNN到2018的IDN优秀论文集结实验过程中的常用MATLAB代码整理SR领域期刊和会议整理 图像超分辨率重建之路的学习与经验总结。 **本文由四部分组成:(1)帮助新手快速上手的网址和工具;(2)从始至今的SR领域优秀论文整理;(3)常用的代码;(4)SR领域期刊和会议整理 ** 单一图像超分辨率重建(SISR )是典型...

  2019中标题带超分辨率的全部16篇文章:(先看粗略统计) 1. 从一作的名字来看,16篇中只有2篇不是中文名一作,中文名一作占比87.5%;可见,在这一领域,我国有着绝对优势! 2.超分辨率领域的文章一共有16篇,

  2018中,共收录979篇,而超分辨率论文有14篇,占比1.43%;可见,每年对超分辨率方向的文章收录控制在...

  为方便查阅,倒序记录文献。 偶尔会加Inpainting,Denoising,Deblur,Artifacts removal,Dehazing,Demosaicing等方面内容。 资料源自卡内基大学文献库:格式参考爱可可老师,简书链接:

  2019超分辨率 《zoom to learn,learn to zoom》《

  2019超分领域出现多篇,更接近于真实世界原理的低分辨率和高分辨率图像对应的新思路。具体来说,以前论文训练数据主要使用的是人为的bicubic下采样得到的,网络倾向于学习bicubic下采样的逆过程,这与现实世界原理不太相符。为了得到重建结果吗,要么采用psnr-oriented方式获得更高的psnr,要么采用perceptual-oriented获得更好的主观效果。但这与现实世界imag...

  模型结构可视化神器——Netron(支持tf, caffe, keras,mxnet等多种框架)

  :请问GAT是如何处理有向图的,是根据出度入度吗,是只根据入度的邻居更新节点,出度的邻居略过吗

  familytaijun:小白一个,请问这里为什么是gpu显存和功耗低于某个值时,才触发python脚本。

  :你好,我java调用python文件,这个python项目用到了神经网络,结果一直运行没有输出结果,这是怎么回事呢??