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不要崇拜，不要自卑
不要盲目相信高势能
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ECCV2020 Oral | Deep Generative Prior：实现通用的图像复原与编辑
<p>来源｜潘新钢@知乎，<a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/165050802">https://zhuanlan.zhihu.com/p/165050802</a></p>我们的Deep Generative Prior [1]很荣幸被接收为ECCV2020的oral presentation。本文提出一种挖掘预训练的对抗生成网络（GAN）中图像先验的方式。无需针对特定任务设计，我们实现了多种图像复原（上色，补.转载 2020-08-10 12:44:46 · 1059 阅读 · 0 评论 -
《Structure-Preserving Super Resolution with Gradient Guidance》论文阅读
原文和代码的github地址：https://github.com/Maclory/SPSR 一、简介虽然 GAN 可以使 SISR(单幅图像超分)生成比较真实的图像(photo-realistic images)，但生成的图像中仍然会存在一些结构性失真。为了缓解这个问题，本文提出了 SPSR 网络模型，利用图像的梯度图(gradient maps)去引导 SISR 过程，在保留 GAN 的优点的同时，...转载 2020-06-22 17:11:40 · 506 阅读 · 0 评论 -
CVPR2020超分辨率整理
CVPR超分辨率整理cvpr2020cvpr2020Zooming Slow-Mo: Fast and Accurate One-Stage Space-Time Video Super-Resolution论文地址：https://ar...转载 2020-06-22 15:17:54 · 1226 阅读 · 0 评论 -
结构相似形特征(SSIM)原理简介及python实现
结构相似形特征是图像全参考评价(FR-IQA)中经典的一个方法，由Zhou Wang等人在2004年发表的论文《Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Simil...转载 2020-05-15 15:47:40 · 2021 阅读 · 0 评论 -
图像去模糊：ECPeNet
paper csjcai.github.iocsjcai/ECPeNetgithub.com 该文是香港理工张磊团队提出的一种基于极限通道先验的动态场景去模糊方法。 深度学习方法在动态场景去模糊领域取得了极大的进步。作者认为：这些方法在训练数据集上通过重建损失学习得到，集成合适的图像先验信息作为正则项可以进一步提升去模糊性能。为此，作者提出一种极限通道先验嵌入网络(ECPeNet)以集成极限通道先验信息(如亮度通道与暗通道先验信息)进一步提升去模糊性能，作者设计了一种新颖的可训练的极限通道先验计算单元.转载 2020-05-09 15:16:18 · 1328 阅读 · 2 评论 -
《Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution》论文阅读之EDSR
导读 韩国首尔大学的研究团队提出用于图像超分辨率任务的新方法，分别是增强深度超分辨率网络 EDSR 和一种新的多尺度深度超分辨率 MDSR，在减小模型大小的同时实现了比当前其他方法更好的性能，分别赢得NTIRE2017超分辨率挑战赛的第一名和第二名。论文阅读点击这...转载 2020-04-19 11:37:43 · 761 阅读 · 0 评论 -
DeblurGAN-v2: Deblurring (Orders-of-Magnitude) Faster and Better阅读笔记
论文：https://arxiv.org/pdf/1908.03826.pdf代码：https://github.com/TAMU-...转载 2020-04-18 19:28:00 · 1080 阅读 · 0 评论 -
CVPR 2018｜腾讯优图SRN-DeblurNet：高效高质量去除复杂图像模糊
因为手抖或焦点选择等问题，相机拍摄的图像中常常存在模糊状况。消除图像模糊，呈现图像细节是计算机视觉领域内的一个重要研究主题。香港中文大学、腾讯优图实验室和旷视科技的研究者合作提出的 SRN-DeblurNet 能更高效地实现比之前最佳方法更好的结果。该论文已被将在当地时间 6 月 18-22 日于美国犹他州盐湖城举办的 CVPR 2018 接收。图像去模糊一直以来都是计算机视觉和图像处理领域内的一...转载 2020-03-31 21:55:46 · 1179 阅读 · 0 评论 -
基于深度学习的单图超分辨
本文为 AI 研习社社区用户 @月本诚 独家投稿内容，欢迎扫描底部社区名片访问 @月本诚 的主页，查看更多动态。阅读提示：本文约12800字/58图，建议阅读时间：37分钟。放大的艺术 | 基于深度学习的单图超分辨“放大的艺术 —— 细节决定成败”超分辨(Super-Resolution)是一种用来提升图像或视频分辨率的技术，它能利用低清图像生成尽可能自然、逼真的高清图像。超分辨技术可用来解决图像...转载 2020-03-31 21:54:04 · 3720 阅读 · 0 评论 -
CVPR2017: SRResNet(SRGAN): Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversar
元组相加时，直接上图：原以为是这样，实际错了，是个int型，实际应该是：加个逗号才是元组，小问题，但是如果直接去用的话就可能会出错，提醒下自己。 ...转载 2020-02-11 19:00:55 · 660 阅读 · 0 评论 -
论文笔记：Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data
https://blog.youkuaiyun.com/zbwgycm/article/details/81134631这是ICML2018的一篇论文，其由来自英伟达、阿尔托大学和 MIT 的研究者联合发表。该文章提出了一个很有意思的观点：在某些常见情况下，网络可以学习恢复信号而不用“看”到“干净”的信号，且得到的结果接近或相当于使用“干净”样本进行训练。而这项结论来自于一个简单的统计学上的观察：我们在网...转载 2020-01-28 18:41:56 · 530 阅读 · 0 评论 -
如何评价Deep Image Prior这篇文章？
https://www.zhihu.com/question/263404981/answer/269351837Kotori深度炼丹，随机炼肝，人工智障，智能搬砖35 人赞同了该回答这个研究的思路很新颖，但仔细想想，得出的结论其实是比较自然的。自然图像作为所有可能的图像集合中很小的子集，遵循了许多先验规则，这类先验规则也被用于了许多传统的图像处理算法中。例如，降噪、超分辨率所用的图像的自相似性...转载 2020-01-28 14:48:58 · 973 阅读 · 0 评论 -
Conditional Batch Normalization 详解（SFT思路来源）
Conditional Batch Normalization 的概念来源于这篇文章：Modulating early visual processing by language。后来又先后被用在cGANs With Projection Discriminator和Self-Attention Generative Adversarial Networks。本文将首先简略介绍 Modul...转载 2020-01-11 11:39:26 · 7604 阅读 · 3 评论 -
Paper | Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature（讲的很好，还是商汤语义加入
目录 故事背景 空域特征转换 超分辨率网络 发表在2018年CVPR。摘要Despite that convolutional neural networks (CNN) have recently demonstrated high-quality reconstr...转载 2020-01-11 11:11:59 · 474 阅读 · 1 评论 -
CVPR 2018 | 商汤科技论文详解：基于空间特征调制的图像超分辨率（很重要！！语义信息加入进去）
在底层视觉算法领域，商汤科技提出的面向生成更自然真实纹理图像的超分辨率算法。本文为商汤科技CVPR 2018论文解读第3期。论文：Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform作者：Xintao Wang, Ke Yu, Chao Dong, Chen Change L...转载 2020-01-11 10:48:20 · 1490 阅读 · 0 评论 -
高斯模糊的算法（高斯卷积 高斯核）
通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。一、高斯...转载 2020-01-11 09:20:52 · 764 阅读 · 0 评论 -
图像各向异性滤波
各向异性概念各向异性（英文名称：anisotropy）是指材料在各方向的力学和物理性能呈现差异的特性。晶体的各向异性即沿晶格的不同方向，原子排列的周期性和疏密程度不尽相同，由此导致晶体在不同方向的物理化学特性也不同，这就是晶体的各向异性。亦称“非均质性”。物体的全部或部分物理、化学等性质随方向的不同而各自表现出一定的差异的特性。即在不同的方向所测得的性能数值不同。对图像来说各向异性就是在每个像素...转载 2020-01-10 18:51:50 · 693 阅读 · 0 评论 -
Blind Super-Resolution With Iterative Kernel Correction论文阅读笔记
文章发表于CVPR 2019论文地址：http://arxiv.org/abs/1904.03377目前绝大部分图像超分辨率算法，...转载 2020-01-10 16:47:21 · 1110 阅读 · 0 评论 -
CVPR 2019 论文大盘点-超分辨率篇
<ul><li>作者：CV君</li>来源：微信公众号 @我爱计算机视觉今天盘点了 CVPR 2019 所有超分辨率相关论文，总计16篇，其中多篇论文已经吸引了大量关注，比如旷视的Meta-SR、能够应对模糊降质的DPSR、Adobe的纹理迁移SR、国防科大的双目SR。有多篇将SR应用于新场景的，比如3D对象表面SR、光场SR、高光谱图像SR（硬拼...转载 2020-01-10 16:34:47 · 3433 阅读 · 0 评论 -
「CV」 超分辨率资源汇总
「CV」 超分辨率资源汇总 资源 2019年 05月23日 432 阅读 2019 年 超分辨率顶会论文数量真的是爆炸了；好奇怪，这个方向综述论文出奇的多，别的方向都是总共不过 1-2 篇；1 综述 Super-resol...转载 2020-01-10 16:27:48 · 999 阅读 · 0 评论 -
CVPR 2019 神奇的超分辨率算法DPSR：应对图像模糊降质（其实就是个垃圾）
https://github.com/cszn/DPSR上两幅图像中上面为低分辨率模糊图像，下面大图来自几天前刚出来的超分辨率算法DPSR的结果。在我们的印象中，往往超分辨率后的图像会看起来轻微模糊，但该算法能够将模糊的低分辨率图像放大，而且更清晰。作者已将代码开源：https://github.com/cszn/DPSRDPSR算法来自论文《Deep...转载 2020-01-10 14:48:23 · 2380 阅读 · 0 评论 -
CVPR2019】Camera Lens Super-Resolution
city100数据集已经开源了～在他们arxiv的版本里有链接～https://github.com/ngchc/CameraSR 中...转载 2020-01-10 14:32:49 · 584 阅读 · 0 评论 -
SRFBN（Feedback Network for Image Super-Resolution）阅读笔记
论文: https://arxiv.org/abs/1903.09814代码：https://github.com/Paper99/SRFBN_CVPR19一、简介 进一步探索反馈机制（权重共享）在超分中的运用。二、主要内容1、 Network structur...转载 2020-01-10 14:26:23 · 475 阅读 · 0 评论 -
论文阅读：Feedback Network for Image Super-Resolution [CVPR 2019]
转载 2020-01-10 14:17:40 · 434 阅读 · 0 评论 -
深度反向投影网络（DBPN）--通过Back-Projection来超分辨率的新方法
本文译自2018CVPR DeepBack-Projection Networks For Super-Resolution代码： github特点：不同于feedback net，引入back projection net结果：state of the art，尤其在大尺度上面，例如x8倍摘要：近来提出的前馈网络结构学习低分辨输入的表征和由SR（low-resoluton）至...转载 2020-01-10 10:56:47 · 2499 阅读 · 0 评论 -
从SRCNN到EDSR，总结深度学习端到端超分辨率方法发展历程 2018.11 写的还可以
超分辨率技术（Super-Resolution, SR）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。本文针对端到端的基于深度学习的单张图像超分辨率方法(Single Image Super-Resolution, SISR)，总结一下从SRCNN到EDSR的发展历程。(排列顺序大致按论文中给出的4倍上采样结果的峰值信噪比(Peak S...转载 2020-01-10 10:44:41 · 877 阅读 · 0 评论 -
DRCN - Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution
DRCN 利用了recursive layer（up to 16 recursions）。如果增加了recursion depth，但是没有增加parameters的数量，而之前说过网路越深，效果一般越好。但实际上，这种网络不好训练，所以原文提出了recursive-supervision 和 skip-co...转载 2020-01-09 21:10:54 · 324 阅读 · 0 评论 -
DRRN超分辨率
论文全名：Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network下载地址：http://pan.baidu.com/s/1hsQk8j6code：https://github.com/tyshiwo/DRRN_CVPR17这是一篇CVPR2017的关于图像超分辨率的文章，相较于VDSR取得了更好的结果，从结构上看，还是之前的基...转载 2020-01-09 20:53:13 · 473 阅读 · 0 评论 -
基于深度学习的图像超分辨率方法 总结 2018.6
基于深度学习的SR方法懒得总结，就从一篇综述中选取了一部分基于深度学习的图像超分辨率方法。 原文：基于深度学习的图像超分辨率复原研...转载 2020-01-09 20:18:29 · 3143 阅读 · 0 评论 -
RCAN Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks-ECCV2018
目录一.提出问题：二.解决问题方法：三.贡献：四.网络结构五.Channel attention(CA)六：结论一.提出问题：1.卷积神经网络深度对于图像超分辨率至关重要。然而，我们观察到更深层的图像SR网络更难以训练。2.低分辨率输入和特征包含丰富的低频信息，平等对待你这些通道，阻碍了cn...转载 2020-01-09 20:15:39 · 346 阅读 · 0 评论 -
SRResNet与EDSR
SRResNet SRResNet 网络来源于SRGAN，原论文（https://arxiv.org/abs/1609.04802）提到一种扩展方式，允许修复更高频的细节。SRResNet 的残差块架构基于这篇文章（http://torch.ch/blog/2016/02/04/...转载 2020-01-09 19:42:10 · 1244 阅读 · 0 评论 -
图像超分辨EDSR：Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution，论文笔记
图像超分辨EDSR：Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Re...转载 2020-01-09 19:25:45 · 558 阅读 · 0 评论 -
论文解读之MemNet: A Persistent Memory Network for Image Restoration
论文名称：MemNet: A Persistent Memory Network for Image Restoration作用领域：图像修复（去噪，超分辨率）code：https://github.com/tyshiwo/MemNet概述：这是一篇ICCV2017的文章，作者是DRRN（CVPR2017）的那一帮人，该篇论文中提出一个延长记忆的模型，传统的神经网络基本上都是单向传播，...转载 2020-01-09 19:04:21 · 1096 阅读 · 0 评论 -
南京理工大学ICCV 2017论文：MemNet，图像超分辨率模型
利用卷积神经网络让图片清晰化的研究目前正成为计算机视觉领域的热点方向。近日，南京理工大学邰颖、杨健、许春燕与密歇根州立大学刘小明等人提出的 MemNet 将技术又向前推进了一步，新模型在图像去噪、超分辨率和 JPEG 解锁任务中的表现均超过此前业内最佳水平。该研究已入选 ICCV 2017 Spotlight 论文，将...转载 2020-01-09 16:55:36 · 954 阅读 · 0 评论 -
【CVPR19 超分辨率】（Oral）Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution 各种数学。。没怎么看懂
今天介绍一篇CPVR19的Oral文章，用二阶注意力网络来进行单图像超分辨率。作者来自清华深研院，鹏城实验室，香港理工大学以及阿里巴巴...转载 2020-01-09 16:39:02 · 998 阅读 · 0 评论 -
CVPR 2018 Poster论文：处理多种退化类型的卷积超分辨率 SRMD
论文地址：http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/paper/CVPR18_SRMD.pdf1． 摘要近年来，深度卷积神经网络（CNN）方法在单幅图像超分辨率（SISR）领域取得了非常大的进展。然而现有基于 CNN 的 SISR 方法主要假设低分辨率（LR）图像由高分辨率（HR）图像经过双三次 (bicubic) 降采样得到，因此当...转载 2020-01-08 19:23:14 · 1123 阅读 · 0 评论 -
CVPR2018-SRMD
模糊和噪声过于单一（看来考虑运动模糊还是挑战）没有模糊和噪声的估计过程，均为手工输入 （这个问题好像在IKC中得到了解决） https://github.com/cszn/SRMD https://github.com/2wins/SRMD-pytorch 创新点： 1. 设计了一个非盲单一 CNN 网络SRMD，针对多个退化模型， 模型的输入除了LR图，还有 degration ma...转载 2020-01-08 19:15:09 · 618 阅读 · 1 评论 -
通过迭代式模糊核预测提高超分辨质量（主要还是超分辨吧，盲超分辨，去掉一些模糊和噪声）
基于迭代模糊核修正的盲超分辨方法本文解读一篇由港中文(深圳)与哈工大合作发表在CVPR2019的超分辨方向的论文，该工作与几篇近年的文章密切相关，相关部分我已在文中做了必要的说明和解释，更多细节可点击此处深入了解。 1.研究动机超分辨研究旨在用低分辨图片恢复其对应的高分辨图片，它的反过程是图像从高分辨到低分辨的降级或者说退化，这一过程一般被抽象为：其中LR代表低...转载 2020-01-08 16:28:02 · 1289 阅读 · 1 评论 -
论文笔记：《DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks》
论文笔记：《DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks》Caramel热爱摄影的CV小白27 人赞同了该文章论文来源：arXiv2017论文作者：Orest Kupyn，Volodymyr Budzan等下载链接：PDF | github论文主要贡献：提出使用DeblurGAN对模糊图像去模糊，...转载 2019-12-20 13:07:40 · 962 阅读 · 0 评论 -
DeblurGAN消除运动模糊效果惊人
安妮 编译自 ArXiv量子位 出品 | 公众号 QbitAI十图九糊。置身异国街道，感受着陌生环境里熙熙攘攘的街道，你掏出手机想留住这一刻。好嘞，一、二、三，咔嚓。由于行人和车辆都在运动，再加上你的手稍微抖了一抖，照片中的景象是这样的——这样的——和 这样的——这是什么AV画质啊！拍照时手抖，或者画面中的物体运动都会让画面模糊，女友辛辛苦苦摆好...转载 2019-12-19 19:03:56 · 1846 阅读 · 0 评论