May, 2024

轻量级信息分离网络实现红外图像超分辨率

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TL;DR提出了一种高效、精确的单像素红外图像超分辨率模型，名为轻量级信息分离网络（LISN），通过使用浅层特征提取、深层特征提取、密集特征融合和高分辨率红外图像重建等组件，以及轻量级信息分离块（LISB）的创新引入，成功地在提高超分辨率性能和轻量级框架之间取得了最佳平衡，优于现有方法，并证实了在资源受限的红外成像应用中的实际部署的有效性。
发现论文，激发创造
  • 基于信息多蒸馏网络的轻量级图像超分辨率

    该论文提出了一种轻量级信息多蒸馏网络（IMDN），通过构建包含蒸馏和选择性融合部分的级联信息多蒸馏块（IMDB），并使用自适应裁剪策略（ACS）来处理任何大小的图像，实现任意比例的超分辨率，同时利用中提出的对比度感知通道注意机制来评估候选特征的重要性，并将它们聚合起来。大量实验证明，该方法在视觉质量、内存占用和推理时间方面优于现有技术。

    Sep, 2019

  • 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

  • s-LWSR：超轻量级超分辨率网络

    通过建立信息池、使用压缩模块和去除激活层，本文提出了一个超轻量级的超分辨率网络 s-LWSR，以减少参数数量和操作次数，在保持性能的同时，在移动设备上部署 DL-SR 模型时具有明显的优势。

    Sep, 2019

  • 轻量级多尺度特征交互网络图像超分辨率

    本文提出了一种轻量级多尺度特征交互网络（MSFIN）用于图像超分辨率，通过扩展感受野和利用来自各种尺度的低分辨率观察图像的信息特征以及交互连接。此外，设计了一种轻量级的循环残差通道注意块（RRCAB）以便使网络受益于通道注意机制同时保持足够轻量级。与现有技术相比，本文所提出的 MSFIN 能够以更轻量的模型实现可比性能。

    Mar, 2021

  • 单张磁共振图像超分辨率的通道分离网络

    本研究提出了利用通道分割网络（CSN）来缓解深度学习模型的表达负担，从而提高医学磁共振图像的空间分辨率。在各种磁共振图像（包括质子密度（PD）、T1 和 T2）上进行了广泛的实验，证明了所提出的 CSN 模型在单张图像超分辨率方面比其他最先进的方法具有更出色的性能。

    Oct, 2018

  • 图像超分辨率的迭代网络

    本研究提出了一种基于迭代优化的新型迭代超分辨率网络（ISRN）来解决单幅图像超分辨率问题，使用特征归一化和残差结构来提高网络表示性能，并在多项测试基准中展示了其在恢复图像结构信息和图像质量提高方面的卓越表现。

    May, 2020

  • 单图像超分辨率的深度学习：简要综述

    介绍了基于深度学习的单图超分辨率问题的方法和分类，其中包括了网络架构和深度学习优化目标两个方面，归纳了各种方法的局限和改进，并从各种角度展开了比较和分析，并讨论了当前挑战和未来趋势。

    Aug, 2018

  • 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

  • 基于对称 CNN 和递归变换器的轻量级单图像超分辨率双模型网络

    本文提出了一种 Lightweight Bimodal Network (LBNet) 方法，它基于 Symmetric CNN 和 Recursive Transformer 实现了高效的单图像超分辨率 (SISR)，相对于同类算法，该方法在计算成本和内存消耗较低的情况下实现了更明显的性能提升。

    Apr, 2022

  • 面向真实世界的单张图像超分辨率：新的基准和新的模型

    本文提出了一种基于 Laplacian 金字塔的核预测网络（LP-KPN）来恢复高分辨率图像，通过使用实际拍摄的 LR-HR 图像对构建 RealSR 数据集，证明了使用此数据集训练的 SISR 模型在真实场景中能够提供更好的视觉效果，且模型能够适应不同的相机设备。

    Apr, 2019