最后,作者提供了所提方法在NTIRE2020-rawRGB竞赛中的指标,见下图。所提方法取得了NTIRE2020-rawRGB竞赛SSIM指标冠军。 Conclusion 总而言之,该文提出了两种网络架构:MRDN与MCUNet;提出了一种噪声置换方案进行数据增广。所提方案取得了NTIRE2020-rawRGB竞赛的SSIM指标冠军。 从笔者角度来看,这篇论文最...
赛道2则直接拿了很多辣鸡手机照片,所以也不存在所谓的Ground Truth,而目标是得到观感最好的照片。 比赛目标:推进弱监督/无监督SR研究 1.2.1 赛道1:图像处理伪影 使用了人为的退化操作,所以是基于Ground Truth算指标的。 退化操作? 退化操作对参赛人员保密,不过在一些低端(low-end)设备的数字图像处理Pipeline上非常常...
ntire2020数据集 p piaobeizu2016 GPL 2 互联网图像超分辨率 1 6 2023-05-10 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 Corrupted-tr-y.zip Corrupted-tr-x.zip Corrupted-tr-y.zip (3367.03M) 下载 File Name Size Update Time 0298.png 4267541 2019-12-03 23:18:36 0267.png 3558050 2019-12-03...
目前常用的方法是低倍率超分级联,比如要进行x16超分的话,那么采用两个x4超分级联达到x16超分的目的。而之前最知名的x4超分当属ESRGAN了,所以最近两年的超分竞赛中很多方法是在ESRGAN的基础上进行调整,比如AIM2019的几种超分方案,NTIRE2020的多种超分方案(可参考文末的推荐阅读中的其他冠军方案)。 生成器网络架构...
图像去模糊是该研究的一个基准参考点,其训练数据采用REDS(NTIRE2020也采用的该数据集),该数据集包含300个视频片段(每个片段包含100帧大小的图像),其中240用于训练,30用于验证,30用于测试。 可移植网络架构搜索 以上图为例进行说明,首先对EDSR、SGN、RND、UNet等架构进行魔改以适配图像去模糊任务,这是准备阶段的工作...
所提方法在NTIRE2020perceptual Extreme Super-Resolution竞赛中获得冠军。 Method 极限超分的目标在于:恢复高频细节同时保持内容一致性。深度学习时代的超分方法往往采用PSNR作为训练损失,然后通过这样方式得到结果存在模糊现象,缺乏高频细节。感知驱动的方法有助于提升图像的视觉效果,比如SRGAN,ESRGAN等。
NTIRE2020 NTIRE2020在超分辨率上主要针对真实场景中高、低分辨率图像对难以获得的问题,称为Real-World Image Super-Resolution(RW),目标是采样弱监督或无监督学习方法来实现SR。因此,对于训练,只提供一组源输入图像和一组未配对的高质量目标图像。NITRE2020超方上有两个赛道,均为放大4倍。
《NTIRE 2020 Challenge on Real Image Denoising: Dataset, Methods and Results》阅读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
This paper reviews the NTIRE 2020 Challenge on NonHomogeneous Dehazing of images (restoration of rich details in hazy image). We focus on the proposed solutions and their results evaluated on NH-Haze, a novel dataset consisting of 55 pairs of real haze free and nonhomogeneous hazy images record...
LIDIA: Lightweight Learned Image Denoising with Instance Adaptation (NTIRE, 2020) - grishavak/LIDIA-denoiser