Paper: CVPR 2024 Open Access Repository Code: github.com/huawei-noah/ Abstract: 超分辨率(SR)是从低分辨率图像重建高分辨率图像。CNN 和窗口注意力法是典型 SR 模型的两大类。然而,这些方法都比较死板/僵化(rigid):在这两种操作中,每个像素都会收集相同数量的相邻像素,这就阻碍了它们在 SR 任务中的有效性。
目录 收起 图像超分辨率(Image Super-Resolution) 经典图像超分辨率(Classical image SR) 高效&轻量化图像超分辨率(Efficient/Lightweight image SR) 盲超分/真实世界图像超分辨率(Blind/Real-world image SR) 超分辨率应用(Application of SR) 视频超分辨率(Video Super-Resolution) ...
【13】Confidence-Based Iterative Generation for Real-World Image Super-Resolution Paper: ECCV 2024 Code: https://github.com/USTC-JialunPeng/RealSRT Keywords: Real-World 视频超分 【1】Event-Adapted Video Super-Resolution Paper: ECCV 2024 Code: Keywords: Event 【2】 Kalman-Inspired Feature Propagat...
超分辨率（Super-Resolution）领域的CVPR 2024论文涵盖了多个方向，从传统方法到现代技术，展现出了研究的多样性和深度。今年的热点显著集中在基于扩散模型的超分辨率，相关工作几乎主导了讨论。以下是对不同方向的论文概述。经典图像超分辨率方面，多篇论文探索了新方法，如采用自适应Token字典的高级超分辨率Tra...
ECCV 2024 ECCV(欧洲计算机视觉国际会议)创办于 1887 年,每两年举办一次。它与 CVPR(每年一届)ICCV(每两年一届)并称计算机视觉方向的三大顶级会议。今年,是 ECCV 召开的第 18 届顶会,于 9 月 29 日-10 月 4 日在意大利米兰正式开幕。 现将超分辨率方向上接收的论文汇总如下,遗漏之处还请大家斧正。
CVPR 2024 CVPR 2024 会议将于 2024 年 6 月 17 日至 21 日在美国西雅图举行。 今年共提交了11532份有效论文,2719 篇论文被接收,录用率为23.6%。2719篇被接收论文中,具体录用情况: Poster论文有2305篇,占比84.8%。CVPR组委会将以Poster形式展示论文。
We would like to invite you to contribute a chapter for the upcoming volume entitled "Super-resolution for remote sensing" to be published by Springer Nature. The volume will be available both in print and in ebook format by fall of 2024 on SpringerLink. Below is a short description of the...
2024AAAI_SGNet Structure Guided Network via Gradient-Frequency Awareness for Depth Map Super-Resolution 1. 任务描述: 给定输入LR深度图 和HR RGB 图像 ,引导DSR目的是在ground-truth深度图 监督的条件下,预测HR深度图 2. Network 本文提出的SGNet主要包括两部分,即梯度校准模块(GCM)和频率感知模块(FAM)。
Non‐Invasive Super‐Resolution Imaging Through Scattering Media Using Object Fluctuation (Laser Photonics Rev. 18(6)/2024)doi:10.1002/lpor.202470038HIGH resolution imagingPHOTONICSSPECKLE interferometryLASERSSPECKLE interferenceThe article titled "Non-Invasive Super-Resolution Speckle Fluctuation ...
This paper reviews the NTIRE 2024 challenge on image super-resolution ($imes$4), highlighting the solutions proposed and the outcomes obtained. The challenge involves generating corresponding high-resolution (HR) images, magnified by a factor of four, from low-resolution (LR) inputs using prior ...