Learning Parallax Attention for Stereo Image Super-Resolution

原论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.05784.pdf

1、超分辨率（SR）旨在从其低分辨率（LR）对应物重建高分辨率（HR）图像。

2、我们的主要贡献可归纳如下：

1）我们通过结合立体声对应提出SR的PASSRnet;

2）我们引入了一种通用的视差注意机制，它具有沿着极线的全局接收场，以处理具有大的视差变化的不同立体图像。结果表明，视差注意机制可以有效地产生可靠的对应关系，以提高SR性能;

3）我们提出了一个新的数据集，即Flickr1024，用于训练立体图像SR网络。Flickr1024数据集由1024个高质量立体图像对组成，涵盖多种场景;

4）与最近的单图像SR和立体图像SR方法相比，我们的PASSRnet实现了最先进的性能。

 

3、Residual ASPP Block：扩大接收场