stereo image super-resolution | BriefGPT

关键词stereo image super-resolution

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学习用于立体影像超分辨率的准确且丰富特征
本研究提出了一种混合尺度选择性融合网络（MSSFNet），用于提高立体图像超分辨率（stereoSR）结果的质量，包括保留精确的空间细节和丰富的上下文信息，并自适应地选择和融合来自两个视角的最准确的特征，以增强高质量的 stereoSR 效
PDF11 days ago
NAFRSSR：一种高效的立体图像超分辨率轻量级递归网络
立体图像超分辨率（SR）是指从双摄像头设备通常捕获的一对低分辨率（LR）图像重建出高分辨率（HR）图像。我们提出了一种名为 NAFRSSR 的简单而高效的立体图像 SR 模型，通过引入递归连接和轻量化构成模块来改进先前最先进的模型 NAFS
PDF2 months ago
CVPR轻量级立体图像超分辨率的多层特征融合网络
我们提出了一种高效的轻量级立体图像超分辨率多级特征融合网络（MFFSSR），通过利用混合注意力特征提取块（HAFEB）提取多级视角内部特征，并使用通道分离策略与嵌入的视角交互模块有效地进行交互，该结构配置能够在改善跨视角信息共享效率的同时有
PDF2 months ago
通过混合退化模型和鉴别器实现实际场景立体图像超分辨率
本论文提出了一种新颖的方法，通过整合隐式立体信息辨别器和混合降质模型来弥补现实世界立体域中复杂降质与现实世界单幅图像超分辨率领域中简单降质之间的差异，确保有效增强并保持视差一致性。
PDF7 months ago
CVPRSwinFSR: 使用 SwinIR 和频域知识的立体图像超分辨率
通过使用 Fast Fourier Convolution 和 Residual Swin Transformer 改进的方法和新的 cross-attention 模块，我们提出了一种名为 SwinFSR 的 Stereo Image S
PDFa year ago
CVPR用于立体图像超分辨率的跨视图层次网络
本研究提出了一种名为 Cross-View-Hierarchy Network 的新方法，其中包括了利用通道关注和大核卷积关注从 intra-view 中提取全局和局部特征的交叉层次信息挖掘块（CHIMB），以及通过利用跨视图注意机制融合不
PDFa year ago
MM感知导向的立体图像超分辨率
该研究通过开发 StereoSRQA 模型，提出了第一种感知定向的立体图像超分辨率方法，并采用 StereoSRQA 数据库为 StereoSR 模型提供准确的指导，从而提高了立体图像的感知质量和位移估计的可靠性。
PDF2 years ago
使用 NAFNet 的立体图像超分辨率
本文通过在单个视图中提取特征的强大而简单的图像恢复模型 NAFNet 的扩展，添加交叉注意模块以在两个视图之间融合特征，以适应立体视觉场景，提出了立体图像超分辨率的新方法 ——NAFSSR，并提出了训练 / 测试策略，展示了这种方法的有效性
PDF2 years ago