single image super-resolution | BriefGPT

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IG-CFAT：基于改进 GAN 的用于有效利用变压器的现实世界图像超分辨率的框架
本研究扩展了复合融合注意力转换器（CFAT）模型，将其应用于改进的基于生成对抗网络的模型（IG-CFAT），有效地利用了转换器在真实世界图像超分辨率中的性能，通过引入语义感知鉴别器来更精确地重构图像细节，极大地提高了感知质量，并且使用自适应
PDF15 days ago
盲超分辨率：元学习与马尔可夫链蒙特卡洛模拟
通过元学习和马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的盲图像超分辨率 (SISR) 方法，从有组织的随机性中学习核先验，同时提出基于元学习的交替优化策略实现一个基于学习的即插即用的盲 SISR 解决方案，通过对合成和真实数据集进行广泛的模拟，表明
PDF21 days ago
轻量级信息分离网络实现红外图像超分辨率
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
PDF2 months ago
多尺度扩散频域精化超分辨率
提出了一种新颖的基于频域引导的多尺度扩散模型（FDDiff），该模型通过细化的步骤将高频信息的补充过程分解为更精细的步骤，使用小波包频域链提供多尺度的中间目标，以逐步补充缺失的高频细节，并利用多尺度频率细化网络在一个统一的网络中预测所需的多
PDF2 months ago
RefQSR: 基于参考的图像超分辨率网络量化
单图像超分辨率 (SISR) 的研究旨在从低分辨率观察中重建出高分辨率图像。本研究探索了图像自相似性作为新的研究方向，并提出了一种名为参考量化的图像超分辨率方法 (RefQSR)，该方法使用高比特量化的几个代表性补丁，并将它们作为剩余补丁低
PDF3 months ago
图像超分辨率中利用自监督约束
本篇论文介绍了一种新的自我监督约束方法，称为 SSC-SR，用于单幅图像超分辨率处理。该方法采用双向不对称模式和指数移动平均更新目标模型以增强稳定性，能够插入已有的超分辨率模型并在多个基准数据集上实现显著的性能提升。
PDF3 months ago
超越辍学：通向可推广图像超分辨率的引人注目解决方案
利用深度学习在单图像超分辨率（SISR）方面取得了显著进展，尽管大部分现有工作假设简单且固定的降级模型，但盲目超分辨率的研究旨在改进对未知降级能力的建模，本文提出了一种更合适的训练策略利用 Dropout 来提高盲目超分辨率的模型泛化能力，
PDF4 months ago
超越局部窗口的限制：自适应令牌字典的先进超分辨率变换器
通过引入自适应记号字典到 SR Transformer 并建立 ATD-SR 方法来解决单图像超分辨率问题，进一步通过基于类别划分的自注意机制提升输入特征，实验证明该方法在多个单图像超分辨率基准测试中达到最佳性能。
PDF6 months ago
适用于高效超分辨率的无参数关注网络
单幅图像超分辨率是低层次计算机视觉中的关键任务，该论文提出了 Swift Parameter-free Attention Network (SPAN)，使用参数自由的注意力机制实现高效的超分辨率模型，平衡参数数量、推断速度和图像质量，实现
PDF7 months ago
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
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，
PDF7 months ago
LATIS：基于 λ 抽象的热像超分辨率
单幅图像超分辨率（SISR）的关键词包括：单幅图像超分辨率、基于 Transformer 的方法、lambda 抽象、热像。本文提出了一种基于 lambda 抽象的热像超分辨率新型轻量级架构（LATIS），通过局部和全局特征块（LGFB）分
PDF8 months ago
学习无配对真实世界图像的多对多映射进行图像超分辨率和图像降采样
该论文提出了 SDFlow，一个将单幅图像超分辨率问题转化为无监督学习的模型，通过在潜在空间中匹配 LR 和 HR 图像的内容信息分布来实现图像降尺度和超分辨率的自动学习。实验结果表明 SDFlow 能够生成多样且逼真的 LR 和 SR 图
PDF9 months ago
数据循环利用知识蒸馏用于图像超分辨率
通过数据再利用的知识蒸馏技术（DUKD）实现对单幅图像超分辨率的模型压缩，通过引入标签一致性规范化，大幅提升学生模型的泛化性能，相比基线方法在 PSNR 上提升了 0.5dB，并且在参数减少 67% 的 RCAN 模型中保持与 RCAN 教
PDF9 months ago
ICCV特征调制变换器：通过高频先验交叉精炼全局表示用于图像超分辨率
我们研究了基于 transformer 的单图像超分辨率方法，并发现 transformer 结构在捕捉低频信息方面更加擅长，但相较于卷积模型在构建高频表示方面容量有限。我们提出的 CRAFT 方法综合了卷积和 transformer 结构
PDFa year ago
一次展开即可：面向部署的超分辨率变换器单元
本文提出了一种适用于部署的 Transformer 单元 UFONE，以降低自注意力模块的计算复杂度，在 SISR 任务中实现了低延迟和低内存使用，并通过层归一化的有效替代和特定操作符的融合优化策略进一步提升了模型的部署效率。
PDFa year ago
轻量级图像超分辨率的全一次卷积网络
基于参数无关的空间位移操作，我们提出了一种简单而有效的全 $1 imes1$ 卷积网络，名为 Shift-Conv-based Network (SCNet)，在保持令人印象深刻的计算效率的同时，赋予全 $1 imes1$ 卷积网络强大的表
PDFa year ago
ICF-SRSR: 可逆比例条件函数用于自我监督的现实世界单图像超分辨率
通过借助提出的可逆尺度条件函数（ICF），我们构建了一种新颖的自监督单图超分辨率（SISR）框架（ICF-SRSR），用于处理真实世界中的 SR 任务，而无需使用任何配对 / 非配对训练数据，并且我们的 ICF-SRSR 能够生成逼真且可行
PDFa year ago
MaxSR: 改进的 MaxViT 图像超分辨率
提出了一种基于 MaxViT 的单图像超分辨率模型 MaxSR，通过自适应块关注和自适应网格关注来实现更好的全局自相似性建模，并取得了最新的最先进性能
PDFa year ago
CVPR量子退火单幅图像超分辨率
本文提出利用量子计算算法解决单图像超分辨率问题，该算法可以使用量子退火器通过稀疏编码优化问题来实现，其中鉴于量子计算在机器学习问题中的应用和量子并行性质，将实现比经典方法更快的速度并保持可比较的准确率。
PDFa year ago
基于胶囊神经网络的单图像超分辨率
本文研究使用胶囊网络进行单张图像超分辨率处理，在实验中发现胶囊网络相比传统卷积方式需要较少的层数却能达到较好的效果，证明了将胶囊网络应用于图像超分辨率问题是值得尝试的。
PDF2 years ago