LIIF [2012.09161]Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function

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LIIF是一种新的图像表示方法，通过连续图像表示和局部隐式函数来实现任意分辨率的自监督超分辨率。模型使用CNN编码器获取特征，并通过学习的空间分量进行细节恢复。它可以逐步增加放大倍率并在训练时调整，同时允许下采样和上采样操作。此外，LIIF还探讨了与GAN、可逆图像缩放和特征可解释性的结合应用。

https://github.com/yinboc/liif/blob/main/models/liif.py
满大街hardcode参数，大堆看不懂的轴，大堆莫名其妙的变量缩写。。。

看来玩这个图像坐标相关（并xy与外循环），又要新库去操作轴了

imnet_spec:
name: mlp
out_dim: 3
hidden_list: [256, 256, 256, 256]

self.encoder = models.make(encoder_spec)
self.imnet = models.make(imnet_spec, args={
   
   'in_dim': imnet_in_dim
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【图像超分】论文精读：Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function（LIIF）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
06-06 244
本文提出了一种新的连续图像表示方法——局部隐式图像函数(LIIF)，通过将图像建模为连续域中定义的函数，实现任意分辨率下的图像呈现。LIIF以图像坐标和周围2D深度特征作为输入，预测对应坐标的RGB值输出。该方法采用自监督任务训练编码器，生成的连续表示可外推至未训练的高分辨率（如×30）。实验表明，LIIF在2D离散与连续表示间建立桥梁，能有效处理不同分辨率图像任务，优于传统调整ground-truth的方法。本文工作为自然图像的连续表示提供了新思路，在超分辨率等领域展现出优越性能。
CVPR LIIF超分辨率代码阅读
神思X學海無涯
06-11 5243
Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Functionabstract一、introduction二、related work1.2.三、 Local Implicit Image Function四、Learning Continuous Image Representation 先翻译 paper code abstract 如何表示一张图像？视觉世界以连续的方式呈现，但机器以离散2D像素数组的方式存储.
Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function解读
hbw136的博客
02-19 3957
Title：Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function（用局部隐式图像函数学习连续图像表示） Writers：Yinbo Chen Sifei Liu Xiaolong Wang Conference：arxiv 2020 作者单位：UC San Diego NVIDIA 代码链接：https://yinboc.github.io/liif/. 论文链接：https://arxiv.org/ab
Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function
weixin_44994838的博客
05-08 1158
Ii)Mi∈RH×W×Dfθ​sfθ​zx)szxxq​Iixq​fθ​z∗xq​−v∗)z∗v∗Iixq​∑t∈00011011​SSt​​⋅fθ​z∗xq​−v∗)Mi→Mi)3×3Mjki​Concat({Mjlkmi​lm∈−101​)sfcell​zxc])xhr​sh。
liif:在CVPR 2021中（口服）学习具有局部隐式图像功能的连续图像表示
03-10
LIIF 该存储库包含以下论文中介绍的LIIF的正式实现： ，，CVPR 2021（口服） 带有视频的项目页面位于 。 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请引用： @article{chen2020learning, title={Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function}, author={Chen, Yinbo and Liu, Sifei and Wang, Xiaolong}, journal={arXiv preprint arXiv:2012.09161}, year={2020} } 环境 的Python 3 火炬1.6.0 TensorboardX yaml，numpy，tqdm，imageio 快速开始 下载DIV2K预训练模
LIIF论文笔记--《Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function》
sinat_35643969的博客
12-16 6531
【简介】 基本思路：将离散的图像转化为连续的函数表达 概述：使用一个encoder对图像进行编码，得到每个坐标的latent code（隐式编码）。decoder则通过latent code预测超分图像中每个坐标位置的RGB值。 亮点：1）可以大倍数的放大，且对于超出训练倍数的情况下，也具有良好效果 2）可以进行任意倍数的超分 【个人理解】 基本流程： 图(a)是说明了是怎么处理的。 Input：原始图像下采样得到的，下采样的缩放系...
rdn-liif.rar
12-23
Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function (LIIF) 的预训练模型文件，包含EDSR-baseline-LIIF和RDN-LIIF
超分方法：跑通LIIF
猫猫与橙子的博客
12-02 4977
从无到有跑通liif-master工程
工具篇Flair之训练模型教程
AI小白入门的博客
01-17 4178
更多实时更新的个人学习笔记分享，请关注： 知乎：https://www.zhihu.com/people/yuquanle/columns 微信订阅号：AI小白入门 ID: StudyForAI Flair工具使用教程之如何训练自己的模型 教程地址：https://github.com/zalandoresearch/flair/blob/master/resources/docs/TU...
超分辨率模型-LIIF，可放大30多倍
m0_63642362的博客
09-03 3557
模型亮点：可以以任意分辨率进行超分，超分的分辨率甚至可以高达30x。
最近尝试的几款超分方法
猫猫与橙子的博客
12-03 3202
解决证件字符识别中模糊图片问题，使用的几款超分方法
CVPR 2021： 英伟达开源局部隐式图像函数 Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function
flow_specter的博客
02-28 4462
文章目录概述局部隐式图像函数（Local Implicit Image Function, 简称LIIF）Feature unfolding局部ensembleCell decoding学习连续的图像表达实验学习连续影像表达设定实现细节定量结果定性结果消融实验学习不同尺寸的GT： image-to-image设定方法及结果结论参考文献 概述 论文名称： Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function 论
探索LIIF：本地隐式图像函数的无限魅力
最新发布
gitblog_00033的博客
08-12 571
在计算机视觉领域中，图像表示和超分辨率技术始终是研究者关注的焦点。今天，我们要向大家隆重推荐一个开源项目——LIIF（Local Implicit Image Function），它是由Yinbo Chen，Sifei Liu 和 Xiaolong Wang等研究者开发并发表于2021年CVPR大会的作品。该项目引入了一种新颖的连续图像表示方法，通过学习局部隐式图像函数，实现了前所未有的图像处理效...
【亲测免费】 Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function (LIIF)
gitblog_00874的博客
08-10 541
LIIF，即局部隐式图像函数，是一个创新的深度学习框架，由陈银波、刘思斐和王小龙等人于2020年提出。该论文发表在arXiv上，题目为《Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function》。LIIF旨在学习一种分辨率自由的连续图像表示方法，这意味着它能够以任意分辨率呈现图像数据。通过利用本地隐式函数...
Pytorch模型加载函数torch.load()
北国觅梦
05-09 2392
参考链接：https://blog.csdn.net/pearl8899/article/details/109566084 因为大家经常在GPU上训练，而模型加载测试都是直接在CPU中，所以大家一定要搞清楚下面说明。 1.作用：用来加载torch.save()保存的模型文件。 torch.load()先在CPU上加载，不会依赖于保存模型的设备。如果加载失败，可能是因为没有包含某些设备，比如你在gpu上训练保存的模型，而在cpu上加载，可能会报错，此时，需要使用map_location来将存储动态重.
CVPR 2022 | ConvNeXt - FAIR再探纯卷积结构的极限（优于Transformer）
limingmin2020的博客
03-16 5204
作者‖ cocoon 编辑‖ 3D视觉开发者社区 前言 FAIR又出新作了！一篇《2020年代的卷积网络》的横空出世，让国内外CV圈的眼光都聚焦于此，不少大牛都纷纷下场参与讨论。研究团队以Transformer的一些设计原则以及训练技巧为标，尽可能地探究纯卷积结构的效果与性能极限。该篇论文实验充分，结构清晰，非常值得一读。 论文名称： A ConvNet for the 2020s 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf 开源代码链接： https:/.
DeepSDF : Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
07-23 3731
计算机图形学，3D计算机视觉和机器人技术社区已经提出了多种方法来表示3D几何图形以进行渲染和重构。 这些提供了在保真度，效率和压缩能力之间的权衡。 在这项工作中，我们介绍了DeepSDF，这是一种学习到的连续形状的符号距离函数（SDF）表示形式，可以实现高质量的形状表示，部分和嘈杂的3D输入数据的内插和完成。 DeepSDF和它的经典对应物一样，通过连续的体积场表示形状的表面：该点的大小表示到表面边界的距离，符号表示该区域是在内部（-）还是外部 （+）形状，因此我们的表示形式将形状的边界隐式编码为学习...
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