super resolution | BriefGPT

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AAAI卫星图像轻量级和稳健的经济尺度表征
提出一种名为 READ 的新方法，利用深度神经网络从高分辨率卫星图像中获取任何给定区域的基本空间表示，结合转移学习和嵌入式统计学习显著提取尺寸任意的地区的重要空间特征，在小标签集的情况下，可区分城乡地区的微小差异，预测经济规模且表现最优，为
PDF5 years ago
探索式超分辨率
本文介绍了可探索超分辨率的任务，并提出了一个框架，包括带有神经网络后端的图形用户界面，允许编辑 SR 输出以探索丰富的 HR 对低分辨率输入的解释。该框架的核心是一个新颖的模块，可以包装任何现有的 SR 网络，并在其下采样时保证其 SR 输
PDF5 years ago
CVPR学习从事件中超分辨强度图像
该研究提出一种基于事件流的端到端神经网络，能够从低空间分辨率的事件摄像头中重建出高分辨率，高动态范围的图像，优于现有同类算法，可通过使用主动传感像素框架或迭代重建图像方法进一步扩展。
PDF5 years ago
使用内部 GAN 盲超分辨率核估计
介绍了一种新的超分辨率方法 —— 基于 Deep Internal Learning 的 KernelGAN。该方法可以在不知道下采样核（SR-kernel）的情况下进行盲超分辨率（Blind-SR），不需要数据集，实现了最先进的效果。
PDF5 years ago
利用深度学习增强微 CT 图像分辨率和恢复纹理
本文介绍了一种基于深度学习的数字岩石超分辨率成像技术，利用增强深度超分辨率生成对抗网络（EDSRGAN）对数字岩石进行超分辨率成像，实现了高分辨率图像的重建，特别是对于具有微孔特征的岩石样本，对进一步分析具有重要意义。
PDF5 years ago
高效准确的图像超分辨率宽激活
本文研究了超分辨率的残差网络中宽激活对性能的重要性，提出了 WDSR 模型，并证明其在大规模图像超分辨率基准测试中具有更好的准确性和效率，同时也在 2018 年 NTIRE 单图像超分辨率挑战中取得了好成绩。
PDF6 years ago
低质量图像中的人脸识别：一项调查
本文综述了过去五年中低分辨率人脸识别的各种方法及相关工作，涉及视频监控、超分辨率、去模糊等技术，并对数据集和实验设置进行了描述，最后总结了一般限制和未来努力的优先事项。
PDF6 years ago
SRPGAN：单图像超分辨率视觉生成对抗网络
本文介绍了一种使用 Charbonnier Loss 函数构建内容损失，并将其与提出的感知损失和对抗性损失相结合的超分辨率感知生成对抗网络 (SRPGAN) 框架，能够更好地重建具有高频细节和清晰边缘的高分辨率图像。与其他现有模型相比，该模
PDF7 years ago
使用深度网络研究极低分辨率图像识别
本研究探索了非常低分辨率识别问题，提出一种应对 LR-HR 领域不匹配和异常值鲁棒性的深度学习方法 ——Robust Partially Coupled Networks，使用超分辨率、域适应和鲁棒回归等技术。通过在面部识别、数字识别和字体
PDF8 years ago
可训练非线性反应扩散：快速有效图像恢复的灵活框架
使用非线性反应扩散模型的 TNRD 方法，通过动态学习参数从训练数据中同时学习滤波器和影响函数，实现图像恢复任务，包括高斯图像去噪、单图像超分辨率和 JPEG 去块，显示训练模型可以在保持扩散模型结构简单的同时，具有高效的运算速度，并在测试
PDF9 years ago
高维半代数域上的超分辨率精确解
本研究针对在闭合的半代数领域内的多维超分辨率问题进行探究，提出了一种新的半定规划（SDP）形式的 1 最小化解决方案，并展示了可以在维度大于 2 的情况下，精确地解决超分辨率问题。
PDF9 years ago
基于结构矩阵补全的鲁棒光谱压缩感知
该论文研究了对一组 $n$ 个时间域样本的小型随机子集中的谱稀疏信号的恢复问题，声称使用一种名为结构化矩阵完成（EMaC）的新算法，该算法通过核范数最小化的方式，通过把数据排列成低秩增强形式来进行恢复，并展示了其对低秩多重 Hankel 或
PDF11 years ago