最新論文閱讀（35）--Single Image Super-Resolution via Cascaded Multi-Scale Cross Network
Single Image Super-Resolution via Cascaded Multi-Scale Cross Network
- 2018年2月
- 單幅影象的超解析度；級聯+殘差網路
- IEEE成員(中國人)
提出了一個級聯多尺度交叉網路（CMSC），其中一系列子網路級聯以便以粗到細的方式推斷高解析度特徵。在每個級聯子網中，我們將多個多尺度交叉（MSC）模組堆疊起來，同時，通過在每個階段引入殘差特徵學習。
業界領先的CNN
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之前我一直在做基於CNN的超解析度研究。最近因為工作需要，需要研究基於生成對抗網路GAN的網路來做超解析度任務。 在這段時間以來，我發現CNN和GAN兩類網路的側重點其實完全不同。CNN旨在於忠實的恢復影象的高頻資訊，而GAN在於生成更真實或者說更符合人眼的高
ICCV2019 oral：Wavelet Domain Style Transfer for an Effective Perception-distortion Tradeoff in Single Image Super-Resolution
引言 基於低解析度的影象恢復高分辨影象具有重要意義，近年來，利用深度學習做單張影象超分辨主要有兩個大方向：1、減小失真度（distortion, 意味著高PSNR）的影象超分辨，這類方法主要最小化均方誤差；2、提高感知質量(perception)的影象。這類方法主要利用GAN來做約束，使得生成的影象和真
Hyperspectral image super-resolution via non-local sparse tensor factorization
版權宣告：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/jzwong/article/details/74128718 發表在CVPR2017上面的一篇paper，下面是我個人對該文的一些粗略翻譯、理解和體會。 摘要
Image Super-Resolution via Sparse Representation——基於稀疏表示的超解析度重建
經典超解析度重建論文，基於稀疏表示。下面首先介紹稀疏表示，然後介紹論文的基本思想和演算法優化過程，最後使用python進行實驗。 稀疏表示 稀疏表示是指，使用過完備字典中少量向量的線性組合來表示某個元素。過完備字典是一個列數大於行數的行滿秩矩陣，也就是說，它的列向量有無數種線性組合來表達列向量空間中的
【轉】論文閱讀（Chenyi Chen——【ACCV2016】R-CNN for Small Object Detection）
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深度影象單應性估計 摘要 我們提出了一個深度卷積神經網路來估計一對影象之間的單應性矩陣。我們的前饋網路有10層，將兩個堆疊的灰度影象作為輸入，並生成8個自由度單應矩陣，可用於將畫素從第一個影象對映到第二個影象。我們為HomographyNet提出了兩種卷積神經網路架構