3. DictSR |Learning Coupled Dictionaries from Unpaired Data for Image Super-Resolution(空军航空大学王龙光,上海大学李俊诚,国防科大王应谦et al.) 从非配对数据中学习用于图像超分辨率的耦合字典 Paper:CVPR 2024 Open Access Repository Code: ~ Abstract:在真实场景中难以获得高分辨率(HR)和低分辨率(LR)图像对...
CDFormer: When Degradation Prediction Embraces Diffusion Model for Blind Image Super-Resolution Paper: Code: Keywords: Diffusion; Blind Diffusion-based Blind Text Image Super-Resolution Paper:https://arxiv.org/abs/2312.08886 Code: Keywords: Blind; Diffusion; Real-world; Text SeD: Semantic-Aware Disc...
代码| https://github.com/gmeishvili/ear_for_face_super_resolution(即将) 网站| https://gmeishvili.github.io/ear_for_face_super_resolution/index.html [15].Deep Face Super-Resolution With Iterative Collaboration Between Attentive Recovery and Landmark Estimation 作者| Cheng Ma, Zhenyu Jiang, Yong...
作者| Wenzhu Xing and Karen Egiazarian单位 | 坦佩雷大学论文 | https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Xing_End-to-End_Learning_for_Joint_Image_Demosaicing_Denoising_and_Super-Resolution_CVPR_2021_paper.pdf Learning Scene Structure Guidance via Cross-Task Knowledge Transfer for Singl...
1、Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer 基于Transformer的方法在低级别视觉任务中,如图像超分辨率,表现出了令人印象深刻的性能。Transformer的潜力在现有网络中仍未得到充分发挥。为了激活更多的输入像素以实现更好的重建,提出了一种新的混合注意力Transformer(HAT)。它同时结合了通道注意力和基于...
本文认为,真正能有效应用于真实场景的画质大模型应该具备类似系统二的多步修复能力,即基于对图像内容的认知,结合先验知识来实现图像超分(Cognitive Super-Resolution,CoSeR)。 项目主页: https://coser-main.github.io/ 论文地址: https...
Image Super-Resolution Using T-Tetromino Pixels Paper:https://arxiv.org/abs/2111.09013 Spectral Bayesian Uncertainty for Image Super-resolution Paper: Memory-friendly Scalable Super-resolution via Rewinding Lottery Ticket Hypothesis Paper: News:PAMI中心8项研究成果被计算机视觉顶级会议CVPR2023录用 ...
Continuous Optical Zooming: A Benchmark for Arbitrary-Scale Image Super-Resolution in Real World Paper: Code: Keywords: Real World; Arbitrary-Scale 特殊场景 总结 从本届接收的论文来看,Diffusion model和Text引入语义文本信息是大的热点,单纯的超分基本已经绝迹,一般必须带上特殊场景或背景。
1、Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer 基于Transformer的方法在低级别视觉任务中,如图像超分辨率,表现出了令人印象深刻的性能。Transformer的潜力在现有网络中仍未得到充分发挥。为了激活更多的输入像素以实现更好的重建,提出了一种新的混合注意力Transformer(HAT)。它同时结合了通道注意力和基于...
1、Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer 基于Transformer的方法在低级别视觉任务中,如图像超分辨率,表现出了令人印象深刻的性能。Transformer的潜力在现有网络中仍未得到充分发挥。为了激活更多的输入像素以实现更好的重建,提出了一种新的混合注意力Transformer(HAT)。它同时结合了通道注意力和基于...