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RSS订阅原创 【论文阅读】Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
传统方法（如 pix2pix）需要大量成对的训练样本（即域 A 和域 B 的图像一一对应），但在许多实际场景中，获取这样的配对数据非常困难甚至不可能。它的核心思想是引入循环一致性（Cycle Consistency）约束，通过两个生成器和两个判别器，实现域 A 和域 B 之间的双向映射。利用循环一致性损失，退化网络可以学习一个退化方式(真实高分图像到真实低分图像)，超分网络可以学习一个真实超分方式（真实低分到真实高分)以解决配对的高低分图像数目少的问题。对抗损失用于保证生成的图像能够“以假乱真”。
2024-12-03 21:13:51
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原创 【论文阅读笔记】Discovering “Semantics“ in Super-Resolution Networks
（如图b、图c）（作者由此。
2024-11-20 11:36:36
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原创 【论文阅读笔记】TR-MISR: Multiimage Super-Resolution Based on Feature Fusion With Transformers
卫星采集的图像序列往往具有多视角和较长的时间跨度，因此将多个低分辨率视图融合为一张细节丰富的高分辨率图像是一个具有挑战性的问题。然而，大多数基于深度学习的MISR方法无法充分利用多张图像进行融合。它们的融合模块——无法很好地适应时间相关性较弱的图像序列多图像超分辨率——提出该模型(编码器、融合模块、解码器)。主要解决输入图像顺序敏感和特征融合不足的问题。
2024-11-13 10:02:41
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原创 【论文阅读笔记】Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks
VDSR模型学习
2024-11-06 09:42:01
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空空如也
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