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ICCV走向实际应用的爆发图像超分辨率：基准和方法
本文介绍了一个新的大规模真实场景爆破超分辨率数据集 RealBSR 以及一种名为 FBAnet 的联邦爆破亲和网络，用于从多个帧中恢复图像细节，并通过基于 Transformer 的模块进行爆破表示解码。实验结果表明，FBAnet 优于现有
PDF10 months ago
RBSR: 高效灵活的爆发超分辨率循环网络
本文提出了一种逐帧融合的、高效灵活的循环网络，以底帧为关键提示，并引入隐式加权损失，用于促进从具有可变数量的输入帧中获取知识，以实现从序列低分辨率和噪声图像重建高分辨率图像的目标。我们在合成和真实数据集上进行了广泛实验，结果表明，我们的方法
PDFa year ago
CVPRBSRT：利用 Swin Transformer 和流导向可变形对齐来提高爆发超分辨率
提出了一种基于 Transformer、金字塔流引导可变卷积网络和 Swin Transformer 块的 BurstSR 体系结构，可有效地从一系列嘈杂、不对齐和低分辨率 RAW 爆发中恢复高质量图像，并在 NTIRE2022 Burst
PDF2 years ago
NTIRE 2021 爆发式超分辨率挑战赛：方法和结果
本论文回顾了 NTIRE2021 挑战赛的爆发式超分辨率，并介绍了两个轨道的数据，一是基于合成数据的轨道，二是基于移动相机的实际轨道，并在最终测试阶段，6 支队伍提交了具有多样性的解决方案，表现最佳的方法将爆发式超分辨率任务的最优性能提升到
PDF3 years ago