SOTA! PSNR 38.94 SSIM 0.9658 -2021-08 TensorFlow GPU CPU CANN 查看项目 Real-ESRGAN- ON MSU Video Super Resolution Benchmark 2021 SOTA! Subjective score 3.647 ERQAv1.0 0.663 QRCRv1.0 0.000 SSIM 0.774 CRRMv1.0 0.942 PSNR 24.441 FPS 0.991 ...
具体来说,本文首先从最新的先进方法(SOTA)中推导出一个确定性采样过程,用于加速基于扩散的 SR。这使得输入随机噪声和生成的高分辨率图像之间的映射可以在训练过程中通过减少可接受的推理步骤来获得。本文证明,这种确定性映射可以提炼成一个学生模型,只需一个推理步骤就能执行 SR。此外,本文还提出了一种新颖的一致性...
本文在两个具有代表性的图像复原任务中验证了 ReWaGAN:单图像超分辨率(4 倍和 8 倍)和压缩伪影减少,在这两个任务中,本文的 ReWaGAN 不仅始终优于普通 WGAN,而且明显优于SOTA的以感知质量为导向的方法。 8. SR3 | Image Super-Resolution via Iterative Refinement(Google Brain David J. Fleet.团队) Paper: ...
今天总结一下目前SR的SOTA中利用了Attention的工作,主要有3篇.按时间顺序分别是18年的RCAN,19年的SAN和20年的HAN.利用Attention的SR再PSNR表现上都排名比较靠前,HAN可以算是目前表现排在第一的. RCAN【ECCV18】 笔记链接 比较早引入channel-attention的工作。在EDSR的基础上提出residual in residual(RIR)结构:包含...
与SOTA方法比较:已经2024年了,过去十年了。这里我们大概看一下实验的做法就行,不用了解其他的对比方法。放大倍数是2,3,4。重点关注上面提到的评估指标:有一些指标感觉可以拿到图像拼接领域中,比如MSSSIM,因为图像超分也与人类感知相关。 4.4.1 Quantitative and qualitative evaluation ...
首先实验不同数据集对模型的影响,接下来,改变网络的架构、滤波器数量、滤波器大小等因素,探究对性能的影响,并与传统的SOTA方法对比。由于传统方法只处理单通道,因此对比实验也仅使用单通道。最后,将模型应用于彩色图片上,评估性能。 Q7用于定量评估的数据集是什么?代码有没有开源?
具体来说,我们使用多目标方法处理超分辨率问题。此外,基于结合了进化计算和强化学习的混合控制器,我们提出了支持微观搜索和宏观搜索的弹性搜索策略。定量实验表明:在 FLOPS 相当的情况下,我们的生成模型优于大部分 SOTA 方法。
摘要:对于视频超分任务,当前的SOTA方法要么通过处理一个滑动窗口中的低分辨率(LR)视频帧产生高分辨率(HR)视频帧,要么递归地利用之前输出的HR视频帧超分子序列帧。这些方法的主要缺点是:(1)虽然独立产生每一个视频帧可能获得高质量的HR视频帧,但是它会产生不满意的闪烁结果。(2)虽然递归利用之前的评估HR视频帧在短...
作者通过充分的实验表明:所提RRN计算高效同时可以生成时序一致的超分结果且具有更好的纹理细节。除此之外,所提方法在公开基准数据集取得了SOTA性能。 该文的贡献主要包含两方面: 精心研究并对比了视频超分中常用的三种时序建模方法;提出了一种新颖的隐状态用于递归网络,它在所有时序建模方法中取得最佳性能,并在三 ...
实验结果表明,当使用本文提炼的数据进行训练时,GSDD 可以达到与最先进的(SOTA)SISR 算法相当的性能,同时训练效率提高了近 8 倍,数据存储空间节省了近 93.2%。在具有挑战性的真实世界数据上进行的进一步实验也证明了 GSDD 具有良好的泛化能力。 GSDD 模型流程图...