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real-world degradation
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ECCV
从人脸到自然图像:学习盲目图像超分辨率的实际降质
本文提出了一种新方法 ——ReDegNet,它利用真实的低质量人脸图像及其恢复的高质量图像来建模复杂的实际降级过程,并且可以将其从脸部部位转移到自然图像中用于合成低质量图像,这可以用来显著改善非脸部区域的质量,实验证明本方法优于目前的许多方
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2 years ago
MM
基于骨架提取的现实世界字符图像修复网络 RCRN
利用骨架提取和尺度集成特征提取技术,提出一种适用于真实场景中字符图像还原的方法,并构建包含 1,606 个真实世界字符图像的数据集来验证方法的有效性。实验结果表明,该方法在质量和数量上均优于现有方法。
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2 years ago
基于通道注意力的迭代残差学习用于深度地图超分辨率
本文提出了一种针对现实世界深度图超分辨率(DSR)的技术框架,该框架包括四个模块,并在基准数据集上进行实验表明,该方法优于当前最先进的 DSR 方法。
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4 years ago
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