Nov, 2023

基于模型无关方法的隐式神经表示任意尺度图像超分辨率

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TL;DR单张图像超分辨率（SISR）使用深度卷积网络取得了显著的进展，但传统网络只能将图像放大到固定比例，因此利用隐式神经函数生成任意比例的图像；本文介绍了一种新颖高效的框架 —— 混合专家隐式超分辨率（MoEISR），它在显著提高计算效率的同时，能够以任意比例进行超分辨率重建，而不损失重建质量；MoEISR 利用轻量级映射器模块动态分配最适合的解码专家给每个像素，使具有不同容量的专家能够重建复杂度各异的区域像素；实验证明，MoEISR 能够在缩减高达 73% 的浮点运算（FLOPs）的同时，提供相当或更优的峰值信噪比（PSNR）。
single image super-resolutiondeep convolutional networksimplicit neural functionsmixture of experts implicit super-resolutioncomputational efficiency
发现论文，激发创造
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    Nov, 2019

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    Aug, 2018

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    Jul, 2019

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    Oct, 2022

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    Apr, 2023

  • 深度自适应推断网络用于单幅图像超分辨率

    本文提出了一种名为 AdaDSR 的单图像超分辨率方法，使用自适应推理网络和轻量级适配器模块来预测局部网络深度，并使用高效的稀疏卷积进行自适应推理。

    Apr, 2020

  • SRPGAN：单图像超分辨率视觉生成对抗网络

    本文介绍了一种使用 Charbonnier Loss 函数构建内容损失，并将其与提出的感知损失和对抗性损失相结合的超分辨率感知生成对抗网络 (SRPGAN) 框架，能够更好地重建具有高频细节和清晰边缘的高分辨率图像。与其他现有模型相比，该模型在大多数基准测试中都能取得更高的结构相似性指数 (SSIM) 分数。

    Dec, 2017

  • 极轻量化鲁棒实时单图像超分辨率算法在移动设备上的应用

    本文提出了一种硬件限制感知、极其轻量级、量化鲁棒、实时超分辨率网络 (XLSR)，它是一种受到 root 模块的启发，旨在解决单图像超分辨率问题的建模方法，并在 Div2K 验证集上取得了超过 VDSR 的成果，在 2021 年移动 AI 实时单图像超分辨率挑战赛中得胜。

    May, 2021