Sep, 2019

图像超分辨率的高效残差密集块搜索

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TL;DR针对移动设备中深度学习在单图像超分辨率中存在的计算和内存消耗问题，我们提出了一种高效的残差稠密块搜索算法，以寻找快速、轻便和准确的超分辨网络，通过演化算法自动搜索池化和上采样操作，通过块信用来指导进化，实验证明该方法有效，找到的超分辨模型在参数和 FLOPs 有限的情况下比现有技术更优越。
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发现论文，激发创造
  • 用神经架构搜索实现快速、精确和轻量级的超分辨率处理

    使用神经架构搜索的多目标方法能够在以 FLOPS 为指标的量化实验中优于现有方法，以在资源受限条件下平衡模型的简单度和修复能力。

    Jan, 2019

  • 图像超分辨率残差密集网络

    本文提出了一种新型的残差稠密网络 (RDN)，该网络通过引入残差稠密块 (RDB) 来充分利用原始低分辨率图像的层级特征，并通过局部特征融合和全局特征融合来稳定更广泛的网络培训，进而在基准数据集上展示了 RDN 相对于现有最先进的方法所取得的更高性能。

    Feb, 2018

  • 级联残差网络：高速、高精度、轻量级超分辨率

    本文提出一种准确且轻量的深度学习网络结构用于图像超分辨率问题，该网络结构采用级联机制并在残差网络上实现，实验证明即使使用较少的参数和运算，该模型的性能与最先进的方法相当。

    Mar, 2018

  • 增强型深层残差网络用于单张图像超分辨率

    本文介绍提出的增强型深度超分辨网络（EDSR）和多尺度深度超分辨系统（MDSR），通过深度卷积神经网络（DCNN）和残差学习等技术，去除不必要的模块，并扩展模型大小和稳定的训练过程，实现比当前现有的超分辨率方法更高的性能和不同放大因子的高分辨率图像重构，表现卓越，赢得 NTIRE2017 超分辨挑战。

    Jul, 2017

  • 动态网络图像超分辨率

    本文介绍了一种动态网络（DSRNet）用于图像超分辨率，它包含了残差增强块、宽增强块、特征细化块和构建块。DSRNet 不仅能提取更准确的图像超分辨率信息，还能适用于复杂场景，并具有更轻便的结构。

    Oct, 2023

  • 超锐利：使用残差稠密网络进行单幅图像超分辨率研究

    该研究使用 Residual Dense Networks（RDN）架构并分析了其组件的重要性，通过利用原始低分辨率（LR）图像的分层特征，该架构实现了卓越的性能，具有四个主要块，包括作为核心的残留密集块（RDB），并通过使用各种损失指标的研究和分析评估了体系结构的有效性，将其与其他不同体系结构和组件的最先进模型进行比较。

    Apr, 2023

  • 基于块状态递归网络的轻量级高效图像超分辨率技术

    本文提出了一种基于块状态的递归网络的图像超分辨率方法，充分利用递归结构，实现轻量化和高效化，优于其它现有的技术。

    Nov, 2018

  • 密集残差拉普拉斯超分辨率

    介绍了一种基于 Residual Laplacian Network 的超分辨率算法，利用多尺度特征，并实现了深度监督学习和 Laplacian attention 机制， 在低分辨率，噪声低分辨率和真实历史图像基准数据集上得到了较好的视觉和准确性表现。

    Jun, 2019

  • 超分辨率的深入探究：一份综述

    比较了三个经典和三个最近引入的具有挑战性的数据集上的 30 多种最先进的超分辨率卷积神经网络，提出了一种基于深度学习的超分辨率网络的分类方法，并提出了现有技术的几个缺点和未来研究方向。

    Apr, 2019

  • 基于轻量级残差卷积神经网络的单张图像超分辨率

    本研究旨在扩展残差网络的优点，如快速训练，用于低级视觉问题，即单个图像超分辨率，通过引入跳跃连接和逐渐改变网络形状的策略，该方法在单个图像超分辨率上取得了最新的 PSNR 和 SSIM 结果，并产生了视觉上令人愉悦的结果。

    Mar, 2017