May, 2024

用于真实世界人脸超分辨率的师生网络与边缘信息渐进嵌入

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TL;DR提出了一种考虑真实数据和合成数据之间领域差异的面向真实世界的人脸超分辨率教师 - 学生模型，通过使用循环网络中间输出逐步包含各种边缘信息，此方法在获取高质量的真实世界人脸超分辨率图像方面超越了现有的先进方法。
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发现论文，激发创造
  • FSRNet：基于面部先验的端到端学习人脸超分辨率

    使用深度学习技术构建人脸超分辨率网络 (FSRNet) 并结合 landmark 和 parsing map 实现对人脸低分辨率图像的高清重建，同时引入了对齐和解析等任务对传统指标进行补充，并开展了针对性的测试，显示出 FSRNet 和 FSRGAN 在超分辨率方面显著优于当前领先的技术。

    Nov, 2017

  • Real-ESRGAN: 使用纯合成数据进行实际世界盲超分辨率训练

    本研究将 ESRGAN 应用于实际的纹理恢复应用中，在处理复杂的真实世界退化图像时，引入高阶退化建模过程，并考虑到常见的环绕和过冲伪影，采用具有谱归一化的 U-Net 鉴别器来增强鉴别器的能力和稳定训练动力学， 并提供了实时生成训练样本的高效实现。

    Jul, 2021

  • Real-GDSR：基于边增强残差网络的实际世界导向 DSM 超分辨率

    通过使用局部细化网络和基于扩散的技术，我们提出了一种名为 REAL-GDSR 的新方法来解决实际世界 DSM（数字表面模型）超分辨率的复杂性问题。我们的方法在定性和定量评估中表现出优于现有方法的效果。

    Apr, 2024

  • AnimeSR：学习用于动画视频的真实世界超分辨率模型

    本文研究解决现实世界中动画视频超分辨率（VSR）的难题，并揭示了实用动画 VSR 的三个关键改进：通过学习基本运算符来改进基本降质操作生成过程中的能力，使用 AVC 数据集进行综合训练和评估，以及研究有效的多尺度网络结构。我们的 AnimeSR 方法能够有效和高效地恢复现实世界中低质量的动画视频，并实现了优于以往最先进方法的性能。

    Jun, 2022

  • 通过对抗鲁棒性实现广义真实世界的超分辨率

    该研究提出了一种称为 Robust Super-Resolution (RSR) 的新方法，该方法利用敌对攻击的泛化能力来解决现实世界的超分辨率问题，并证明其相对现有最先进方法在真实世界数据集上的泛化能力更强。

    Aug, 2021

  • HighRes-net：多帧卫星图像超分辨率递归融合

    本论文提出了一种基于深度学习的多帧超分辨率方法 HighRes-net，首次使用端到端的方式学习了低分辨率图像的配准、融合和上采样等任务，并通过准确的配准和 ShiftNet 算法实现了真实卫星图像的超分辨率处理，促进了地球观测数据的应用。

    Feb, 2020

  • 扩展合成真实世界退化，用于盲视频超分辨率

    该论文提出了一种随机洗牌方法来模拟真实的降级因素并在合成的数据集上训练深度神经网络，使其在真实世界的视频超分辨率方面表现更好。结果显示，相较于 RealBasicVSR 在 NRQM 方面提高了 7.1％，相较于 BSRGAN 提高了 3.34％。同时，该论文也提出了一个新的包含高分辨率真实视频的数据集，可作为基准测试的共同参照。

    May, 2023

  • EfficientSRFace: 一种高效的具有超分辨增强的网络，用于准确的面部检测

    为解决深度人脸检测在低分辨率人脸检测中的性能问题，本文提出了一种新的高效检测器 EfficientSRFace，引入了特征级超分辨率重建网络，并在公共数据集 FDDB 和 WIDER Face 上取得了与现有算法相当的检测性能结果。

    Jun, 2023

  • 一种用于超分辨率低分辨率人脸图像的统一框架

    提出了一种使用统一框架进行人脸图像超分辨率的算法，该算法采用三个自编码器、一个特征权重回归器和一个最终的图像解码器作为神经网络结构，可以对多种不同低分辨率的输入图像进行超分辨率处理，实现了领先水平的性能表现。

    Jun, 2023

  • 利用特权信息学习高效图像超分辨率

    本文介绍了一种基于卷积神经网络的图像超分辨率方法 ——FSRCNN，该方法使用极小的网络参数达到了良好的效果，并使用一种新颖的蒸馏框架，通过教师和学生网络进行高分辨率的重建，大大提升了网络性能。

    Jul, 2020