在本文中,提出了一种新颖的用于图像超分辨率的纹理Transformer网络(TTSR:TextureTransformer Network for ImageSuper-Resolution ),其中低分辨率LR和参考Ref图像分别表示为Transformer中的查询和关键字。TTSR由四个紧密相关的模块组成,这些模块针对图像生成任务进行了优化,包括:DNN的可学习纹理提取器(learnabletexture ...
在本文中,我们提出了一种新颖的高效超分辨率 Transformer(Efficient Super-Resolution Transformer, ESRT)用于 SISR。ESRT 是一种混合模型,由轻量级卷积神经网络骨干(Lightweight CNN Backbone, LCB)和轻量级 Transformer 骨干(Lightweight Transformer Backbone, LTB)组成。其中,LCB 可以动态调整特征图的大小,以低计算成本...
在本文中,提出了一种新颖的用于图像超分辨率的纹理Transformer网络(TTSR:TextureTransformer Network for ImageSuper-Resolution ),其中低分辨率LR和参考Ref图像分别表示为Transformer中的查询和关键字。TTSR由四个紧密相关的模块组成,这些模块针对图像生成任务进行了优化,包括:DNN的可学习纹理提取器(learnabletexture extractor...
视觉Transformer还可以用于图像生成任务,例如图像超分辨率重建(Super-Resolution)、图像去噪(Image Denoising)等。在这些任务中,视觉Transformer通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,生成高质量的高分辨率图像。例如,SRCNN(Super-Resolution Convolutional Neural Network)结合了CNN和视觉Transformer的思想,通过学习低...
CVPR 2020丨图像超清化Texture Transformer Network for Image Super-Resolution(TTSR),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Super resolution for compressed screen content video 算法引入了重构模块解决压缩伪影的问题。 但是算法并没有针对屏幕内容特点设计,仍由全卷积层构成。 并且算法是利用前一帧重建当前帧,不适用于逐帧的SCI SR。 MetaSR 引入了 meta-upscale 模块实现连续放大倍率。
To address this problem, we propose a novel Efficient Super-Resolution Transformer (ESRT) for fast and accurate image super-resolution. ESRT is a hybrid Transformer where a CNN-based SR network is first designed in the front to extract deep features. Specifically, there are two backbones for...
视觉Transformer还可以用于图像生成任务,例如图像超分辨率重建(Super-Resolution)、图像去噪(Image Denoising)等。在这些任务中,视觉Transformer通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,生成高质量的高分辨率图像。例如,SRCNN(Super-Resolution Convolutional Neural Network)结合了CNN和视觉Transformer的思想,通过学习低...
论文整体框架如下图所示,还是类似UNet的结构,按着1/2,1/4, 1/8 下采样,在中间添加skip connection。如图中画红圈的部分展示,每个 Transformer block 由两个部分串联组成:MDTA 和 GDFN。 对于特征上下采样,作者分别采用 PyTorch 里的 pixel-unshuffle 和 pixel-shuffle 实现,非常类似 swin transformer 里的 patc...
[CVPR2022] Deep Constrained Least Squares for Blind Image Super-Resolution 1132 2 4:59 App [CVPR2022] Semi-Supervised Wide-Angle Portraits Correction 2649 -- 5:00 App [CVPR2022] Unsupervised Homography Estimation with Coplanarity-Aware GAN 4999 -- 4:54 App [CVPR2022] Learning Optical Flow wit...