尽管高光谱图像(hyperspectral image,HSIs)在执行各种计算机视觉任务中的重要性已被证明,但由于在空间域中具有低分辨率(LR)属性,其潜力受到不利影响,这是由多种物理因素引起的。 受到深度生成模型最新进展的启发,提出一种基于条件扩散模型的HSI超分辨率(SR)方法,称为HSR-Diff,将高分辨率(HR)多光谱图像(MSI)与相应...
扩散模型(DM)通过将图像合成过程建模成去噪网络的顺序应用,取得了SOTA性能。然而,与图像合成不同,图像恢复(IR)对生成与地面实况一致的结果有强烈的约束。因此,对于IR来说,传统的DM在大型模型上运行大量迭代以估计整个图像或特征图是低效的。为了解决这个问题,本文提出了一种高效的IR扩散模型(DiffIR),它由紧凑的IR先...
ICCV 2023 | 论文速递:DiffIR:高效的图像恢复扩散模型 Research Lab DiffIR:用于图像恢复的高效Diffusion模型 Jorne 从图像恢复角度理解不同网络架构 CNN,Transformer,RWKV,Mamba,xLSTM...网络架构之多,让人眼花缭乱。这里从图像恢复角度谈一下自己对不同网络架构的理解。 首先谈一下图像恢复任务本身。低质量图像面临...
尽管高光谱图像(hyperspectral image,HSIs)在执行各种计算机视觉任务中的重要性已被证明,但由于在空间域中具有低分辨率(LR)属性,其潜力受到不利影响,这是由多种物理因素引起的。 受到深度生成模型最新进展的启发,提出一种基于条件扩散模型的HSI超分辨率(SR)方法,称为HSR-Diff,将高分辨率(HR)多光谱图像(MSI)与相应...