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超分辨率重建

HarmonyOS 7.0 图像超分辨率重建：老照片秒变高清

本文介绍了如何在HarmonyOS 7.0（API 26）应用中接入图像超分辨率重建功能。该功能通过AI技术将低分辨率图像重建为更清晰的版本，适用于老照片修复、截图增强等场景。文章详细说明了权限配置、分析器创建（含超时保护机制）、图库图片选择及超分处理的关键代码实现，并提供了完整的Demo示例。重点解决了首次调用需联网下载模型、真机运行限制等常见问题，帮助开发者快速集成这一图像增强能力。

Frame Not Work
2026-06-23 14:28:17

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 5

#harmonyos #超分辨率重建 #华为
扩散模型（DDPM）经典论文推荐（三）：Video Diffusion Models

《Video Diffusion Models》论文开创性地将扩散模型从图像生成拓展到视频领域。通过构建时空U-Net架构，VDM首次实现同时建模空间细节和时序关联；采用图像-视频联合训练策略解决数据稀缺问题；提出梯度条件采样技术生成长视频。相比传统方法，VDM在生成质量、时序连贯性上取得突破，为后续视频扩散研究奠定基础。尽管存在生成时长短、计算成本高等局限，但其务实创新的思路启示我们：技术突破往

 cug_wrj
2026-04-03 15:50:02

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 9

#深度学习 #机器学习 #人工智能 +3
探索《Event based agreement protocols for multi-agent networks》程序复现：从理论到代码实践

论文考虑的网络拓扑涵盖了固定或切换、无定向且连接的类型。核心在于为每个代理采用基于事件的控制方式，目标是让所有代理的状态最终达到其初始平均值。这里的事件触发方案基于二次Lyapunov函数设计，通过精心为每个代理选择事件条件，使得Lyapunov函数的导数为负，进而保证系统的稳定性与收敛性。而且，这些事件条件是采样数据且分布式的，意味着事件检测器在离散采样时刻仅依赖邻居信息与本地计算，极大地优化了

 weixin_46579091
2026-02-21 13:18:51

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 8

#超分辨率重建
全场震撼！当 AI 大模型集体穿越“王者峡谷”：GPT-4o 是武则天，DeepSeek 竟是韩信？谁才是真正的上分怪？

AI 峡谷的更新速度，比《王者荣耀》的版本更迭快一百倍。今天 DeepSeek 出了个新版本，明天 OpenAI 可能就发布 GPT-5。作为开发者，我们没必要因为“英雄太多”而焦虑。没有最强的模型，只有最会调优（出装）的开发者。Prompt（提示词）就是你的操作，数据就是你的经济，而逻辑思维才是你的意识。最后，祝各位在 AI 的峡谷里，局局超神，永不掉星！

2402_85546360
2026-02-09 14:50:12

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 5

#人工智能 #超分辨率重建 #图像处理 +2
CMPTA：预训练大模型在多模态情感分析任务中的应用研究

本文提出跨模态伪Token适配器(CMPTA)解决多模态情感分析中的模态融合难题。该方法通过轻量级注意力机制将视觉、音频特征转化为大语言模型可理解的伪Token，实现跨模态语义对齐。在SIMS-V2和MELD数据集上的实验表明，CMPTA在情感回归(MAE=0.308)和分类(WF1=59.49)任务中均优于现有方法。消融研究验证了时序特征对齐层和适配器的有效性，并发现6个伪Token能最优平衡信

 2501_92218442
2026-01-23 08:56:21

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#超分辨率重建 #人工智能 #图像处理 +1
即插即用系列 | SPL 2024 PFT-SR 详解，融合 Transformer 与注意力机制的新型图像超分辨率

🔥 AI 即插即用 | CV涨点模块"军火库"开源！🔥 本文介绍了一个开源GitHub仓库，汇集了CV领域的即插即用模块、论文解读和SOTA模型创新模块。重点解析了CVPR2025的PFT-SR方法，该文提出渐进式聚焦Transformer，通过跨层传递注意力图实现计算预过滤，显著降低Transformer的计算冗余。核心创新包括：1）渐进式聚焦注意力(PFA)机制；2）稀

 花开山岗红艳艳
2025-11-10 20:02:03

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#pytorch #深度学习 #transformer +3
【Paper Thought】CVPR2025 超分论文心得分享：MaIR

总的来说，本文的核心价值在于，为Mamba这类强大的序列模型如何优雅地应用于视觉任务，提供了一个系统性的设计范式。通过NSS策略，MaIR在将图像从2D转换到1D的过程中，原生地嵌入了图像的局部性和连续性先验，而不是事后修补。这确保了输入Mamba引擎的序列是“结构良好”的。通过SSA机制，MaIR告别了简单粗暴的序列相加，转而采用一种通道级的、自适应的注意力来融合多方向信息。这让模型能自主决定在

 Bellatriix
2025-11-16 22:47:27

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 8

#超分辨率重建 #算法 #深度学习
开源项目Enhance Agent：用自然语言驱动的多智能体图像增强系统

开源项目Enhance Agent是一个智能图像处理系统，通过自然语言指令实现图像编辑操作。系统采用多智能体协作架构，能够理解用户的自然语言指令，自动执行相应的图像处理任务。

BigerBang
2025-11-14 10:43:41

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#人工智能 #计算机视觉 #超分辨率重建
Gemini 2.5 Pro深度解析：长上下文、多模态与推理能力如何重塑AI开发体验

**摘要：**Google推出的Gemini2.5Pro在多模态AI领域实现重大突破，其核心优势包括：1）200万token的长上下文处理能力，支持全项目代码分析和技术文档深度研读；2）增强的多模态理解与推理能力，可关联分析文本、代码、音视频等信息；3）卓越的编程性能，在SWE-Bench测试中取得63.8%的高分。该模型深度集成至Google生态，支持通过官方API和SDK快速接入开发者工作流，

2402_85546360
2025-11-08 15:17:08

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 9

#人工智能 #AI作画 #超分辨率重建 +3
Python自动化办公革命零基础实现Excel、邮件与报告全流程智能化

Python凭借其简洁灵活的语法和丰富的第三方库，能够高效完成办公自动化任务，实现从数据处理到报告分发的全流程智能化。处理Excel文件的核心工具包括：`pandas`（数据操作）、`openpyxl`（Excel格式操作）和`xlwings`（与Excel交互）。例如，`pandas`的`read_excel()`函数可直接读取Excel表格，`DataFrame`结构便于数据清洗和分析。Pyt

ujFMYlrG
2025-10-26 08:57:38

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#超分辨率重建
基于AI的光学设计与仿真模型构建蓝图

本报告旨在为构建一个简化的AI增强型光学设计与仿真模型提供一份全面的蓝图，该模型的核心在于将传统光学设计软件（OAS）的强大仿真能力与人工智能的智能化决策和预测能力相结合。该报告重新定义了用户所提出的“简易模型”概念，将其转化为一个结构化、多阶段的可行性验证项目，以应对该领域固有的技术复杂性。核心策略是利用国产OAS软件的CPython脚本接口，自动化生成大规模、高质量的光学仿真数据集，这被视为A

jacky257
2025-09-02 11:30:17

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 17

#python #迭代加深 #深度优先 +1
CodeFormer一款既能图像修复、还能视频增强去码的AI软件（下载介绍）

CodeFormer是一款基于深度学习的AI图像/视频修复工具，专注于人脸复原。其核心技术包括：1）通过VQGAN码本空间将修复任务转化为编码预测；2）利用Transformer提升模型鲁棒性。核心功能涵盖：单/多人像修复、破损图像还原、黑白图像上色、视频超分辨率增强等。支持批量处理图片和MP4/MOV/AVI格式视频。

S_eashell
2025-09-18 13:16:27

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#人工智能 #深度学习 #神经网络 +3
视频清晰度优化指南

随着移动互联网的深入发展，视频消费场景逐渐变成主流，早期由于手机硬件的限制问题，导致生产出来的视频画质、清晰度存在较大的问题，用户体验不太好，当时的网络也处于4G的发展阶段，网络的限制也无法持续支持高清视频的消费，但是现在5G发展地如火如荼，网络的高速发展，手机硬件性能的提升，用户越来越不满足于低画质和低清晰度的视频。提升视频的画质和清晰度势在必行，需要一套行之有效提升视频清晰度的优化方案。

得物技术
2022-11-17 11:01:50

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#音视频 #超分辨率重建 #深度学习 +2
Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data-----阅读阶段

Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic DataBlind Super-Resolution：盲超分辨率Pure Synthetic Data：纯合成数据论文研读申明摘要在blind super-resolution领域中：现实世界中，恢复具有未知和复杂退化的低分辨率图像（restore

MengYa_DreamZ
2021-08-04 21:11:21

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#计算机视觉 #超分辨率重建 #图像处理
超分辨入门之SRCNN（小白版）

SRCNN全部代码，适合入门小白学习复现

 我不想看书
2023-03-10 09:57:26

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 1

#深度学习 #人工智能 #超分辨率重建 +1
论文笔记之DCSCN

这篇文章介绍了一种轻量级全CNN网络的Super-Revolution(超分)算法。参考文档：①DCSCN论文阅读笔记自适应parametric ReLUParametric ReLUPSNR&SSIMFast and Accurate Image Super Resolution by Deep CNN with Skip Connection and Network in Networ

Ton10
2022-03-12 17:00:05

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 8

#计算机视觉 #深度学习 #人工智能 +2
超分辨率重构之SRCNN整理总结(四)

承接超分辨率重构之SRCNN整理总结(三)的超分重建结果指标之后，本篇解读了基于神经网络的超分重建最简单的网络结构SRCNN，并随后follow了一些dalao的tensorflow版本的网络结构经代码改些许动用GPU训练模型且测试成功。SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）论文下载：(Learning ...

yunxiaoMr
2020-01-19 17:42:23

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 2

#超分辨率重建
超分之SPIN

SPIN利用超像素将局部相似像素分组为可解释的局部区域。SPIN采用ISPA模块来促进不规则局部超像素区域内的局部信息交互，采用SPCA模块通过超像素的替代来促进远程信息交互。

printf()
2024-09-23 21:46:07

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 24

#transformer #深度学习 #pytorch +3
深度学习单帧图像超分辨率重建算法【附代码】

图像在人类生产生活中具有极大价值，而图像分辨率决定了其中存储的信息量。近年来，基于深度学习的方法成为主流，但多数方法设计复杂网络结构以追求更好重建效果，这导致网络模型参数量和计算量较大，难以应用于计算资源有限的设备。同时，一些使用像素级损失训练的网络模型，重建图像往往过于平滑，缺乏纹理特征。实验表明，LMDFFN 网络在具有较低模型参数量和计算量的情况下，在定量评价和视觉质量提升上都取得了优异的效

 克拉博士
2024-09-21 23:39:15

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 14

#超分辨率重建 #人工智能 #图像处理
IMDN阅读

前面的引言就不读了，说一说主要贡献1我们提出了一种轻量级信息多重蒸馏网络（IMDN），用于快速准确的图像超分辨率。得益于我们的信息多重蒸馏块 (IMDB) 和对比感知注意 (CCA) 层，我们通过适度数量的参数获得了有竞争力的结果（参见图 6）2我们提出了自适应裁剪策略（ACS），它允许网络包含下采样操作（例如步幅为 2 的卷积层）来处理任意大小的图像。采用该方案，在处理不定倍率SR的情况下，计算

 帅泽2000
2024-05-22 18:37:32

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 22

#深度学习 #计算机视觉 #人工智能 +1
阅读RFDN-Residual Feature Distillation Network for Lightweight Image Super-Resolution

RFDN Residual Feature Distillation Network for Lightweight Image Super-Resolution记录

 叶慕华
2023-02-08 15:55:15

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#计算机视觉 #超分辨率重建
超分之SRDenseNet

这篇文章的总体网络架构和DCSCN这篇很类似：通过构建一个具有skip connection结构的end-to-end的CNN网络。文章推出的新模型被称之为SRDenseNet，其利用Dense块作为基本结构，使用skip connection来结合低层特征信息和高层特征信息，然后通过反卷积网络进行图像重建，从而实现LR→HRLR\to HRLR→HR的转变，并且也说明不同深度层的特征之间包含的信

 Ton10
2022-03-15 21:59:38

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#深度学习 #计算机视觉 #cnn +2
视频超分辨率：Topaz Labs 对比最先进技术

视频超分辨率AI工具对比：付费工具Topaz AI表现出色本文作者对比了三种视频超分辨率AI工具：付费工具Topaz AI以及两个开源研究成果IC Better和Tecogen。作者通过将1080p视频降至240p，然后使用三种AI工具进行4倍超分辨率，比较了它们在清晰度、细节生成和图像伪影等方面的表现。结果显示：Topaz AI在清晰度方面表现最佳，虽然存在更多图像伪影，但整体效果更接近...

bycloudAI
2024-08-14 04:25:48

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#计算机视觉 #超分辨率重建 #AIGC +1
深度学习在超分辨率重建上的应用SRCNN,FSRCNN,VDSR,DRCN,SRGAN

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25532538https://zhuanlan.zhihu.com/p/50192019超分辨率技术（Super-Resolution）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。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像...

俭任G
2019-02-26 11:28:14

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 31

#深度学习 #超分辨率重建 #计算机视觉
超分之VESPCN

这篇文章不再是只针对Single-Image做超分，而是主要为了提升视频的分辨率；本文由Twitter推出了一种称之为VESPCN的网络结构，主要利用运动估计模块和时序空间模块来对连续帧输入做超分。VESPCN是第二代ESPCN，解决了ESPCN无法利用视频具有高度时间冗余的特点，因此VESPCN将ESPCN升级成Spatial-Temporal-sub-pixel卷积网络，并结合运动补偿完成视频

 Ton10
2022-04-14 11:50:40

 3976

 8

#超分辨率重建 #计算机视觉 #深度学习 +2
Wavelet-Based Dual Recursive Network for Image Super-Resolution 《基于小波变换的图像超分辨率双递归网络》论文解读

尽管在单图像超分辨率（SISR）方面取得了显著进展，但由于深度学习方法需要大量计算，特别是对于移动设备，深度学习方法无法轻松应用于实际应用。针对参数更少、推理速度更快的SISR方法，我们提出了一种高效、省时的小波变换网络架构，其中图像超分辨率（SR）处理在小波域中进行。与现有用输入低分辨率（LR）图像直接推断高分辨率（HR）图像的方法不同，我们的方法首先将LR图像分解为一系列小波系数（WC），网络

 renxiangbo
2023-10-19 17:51:25

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 1

#超分辨率重建 #图像处理 #人工智能
超分之Real-ESRGAN

Real-ESRGAN论文解读

 printf()
2024-02-27 09:56:34

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 17

#计算机视觉 #超分辨率重建 #深度学习 +1
毕业设计-基于无监督深度学习的真实图像超分辨率重建

毕业设计-基于无监督深度学习的真实图像超分辨率重建：单图像超分辨率重建利用算法将单张低分辨率图像重建到高分辨率图像，是图像复原的热点研究问题之一，在国防、智能交通和医学等领域具有广泛的应用。现有的超分辨率重建模型大多基于有监督学习，将低分辨率图像映射到高分辨率图像上以学习模拟图像退化的逆过程。因此，基于配对图像训练的超分辨率重建模型过于依赖训练数据，在实际超分辨率任务中往往表现欠佳

 HaiLang_IT
2023-04-05 18:00:00

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#超分辨率重建 #人工智能 #计算机视觉 +1
超分之ESRGAN

超分之ESRGAN的原论文解读

 printf()
2024-01-24 21:06:43

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 21

#深度学习 #计算机视觉 #超分辨率重建 +1
SRGAN论文学习笔记

《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》是Christian Ledig等人于2017年发表于CVPR上的又一篇SR重建的论文，将生成对抗网络（GAN）用于图像超分辨率重建，在感知质量方面取得了巨大的进步，重建图像放大四倍后依然能够呈现清晰地纹理细节。

爱吃兔子的胡萝卜RR
2023-01-29 00:23:23

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 1

#深度学习 #超分辨率重建 #计算机视觉 +2
【图像盲超】Learning the Degradation Distribution for Blind Image Super-Resolution（CVPR2022）学习盲图像超分辨率的退化分布

DAN的原作者，中科院自动化所的团队。文章中心思想：通过建模一个随机退化模型，让HR随机退化到LR图像。LR图像与测试的real图像做GAN来区分是否是一个域的分布（对抗损失），如果不是，则返回重新生成LR图像，如果是，则进入SR model去生成SR图像（L1损失）。一句话：通过学习怎么生成真实图像的分布，合成大量的符合真实图像分布的训练样本。从而在测试真实图像时能够有很好的效果。之前大多数基于

 lct不吃香菜
2022-03-16 22:21:33

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 8

#学习 #超分辨率重建
国产2米高分遥感数据超分辨率(到0.5米)

国产2米数据，包括高分一号PMS，高分六号PMS等等，应该是使用最为广泛的光学遥感数据了，主要是因为这几种数据幅宽大，组网访问频次也高，因此在全国各个自然资源、交通、水利等单位是应用最为广泛的数据源。但是这个数据有一个很大的缺陷，就是2米分辨率用来看一般的地物基本上没什么问题，但是呢，对细小的道路，房屋等等，可能就不太行了，如何把这个分辨率提高呢，自然地我们想到了超分辨率，传统方法的超分辨率效果普

 gaojinyan1635
2024-06-05 10:23:56

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 6

#python #人工智能 #深度学习 +3
BSRGAN超分辨网络

BSRGAN超分辨网络 - 知乎2021年新出炉的文章，张凯大哥等人写的。目的是设计一个更复杂但实用的退化模型（包括随机混合模糊、下采样和噪声退化）；如何构建一个实际的图像降级模型；ESRGAN2019年的模型FSSR，2020年的模型Rral-SR；有参：PSNR(峰值信噪比)、SSIM(结构相似性)、LPIPS(学习感知图像块相似性，也成为感知损失)。无参：NIQE(自然图像质量评价器)、NR

JoYcE
2023-04-18 21:41:46

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 1

#人工智能 #生成对抗网络 #超分辨率重建 +1
Ubuntu18.04 安装 kaolin 库

Kaolin 是一套用于加速 3D 深度学习研究的工具。具体介绍可在官方网站查阅，本博客不加以赘述。官方网站为：https://kaolin.readthedocs.io/en/latest/一、Ubuntu系统当前的 Ubuntu 操作系统版本为：18.04已知当前服务器有两张显卡，分别为： Quadro RTX 6000 、 Quadro P5000请确保已正确安装 Nvidia 显卡驱动，

面里多加汤
2021-11-19 19:37:45

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 2

#python #深度学习 #linux +2
超分辨：SRCNN

通过卷积神经网络提升图像的分辨率，本文采用一个简单的模型来实现对图片画质提升，测试数据来自《office》中的部分剧照，由于画面原始尺寸较大，所以是对原始画面切片后的每一片进行分辨率提升，然后在重组,训练数据也是基于每个图片的切片(Patch)进行训练。

今晚打佬虎
2022-10-21 17:58:08

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 1

#深度学习 #超分辨率重建
FSR超分笔记

超分辨率是通过硬件或软件方法提高原有图像分辨率的方法，通过一幅或者多幅低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像。FSR是AMD提出的一种超分辨率方法，这种方法不借助深度学习，采用数学推导的方式实现，目前已经更新到3.0版本，本篇博客记录FSR1.0的学习记录。FSR分为两个阶段，第一阶段为EASU上采样，第二阶段为RCAS锐化。ω\omegaω我们为像素T定义Feature的计算公式，只计算像素点T

owlmo
2024-08-19 22:32:43

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 14

#图形渲染 #超分辨率重建
【图像重建】基于迭代反投影算法实现图像超分辨率重建附Matlab代码

图像超分辨率重建技术旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像，在计算机视觉领域有着广泛的应用。近年来，迭代反投影算法（Iterative Back Projection，IBP）因其简单高效的特性，在图像超分辨率重建领域取得了显著的成果。本文将深入探讨基于迭代反投影算法的图像超分辨率重建技术，包括算法原理、实现步骤、优缺点以及应用场景等方面。图像超分辨率重建技术是指从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像

 matlab科研助手
2024-05-13 23:30:25

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 7

#算法 #超分辨率重建 #matlab
SRGAN代码逐行精读并注释——CSDN第一人

SRGAN代码逐行精读并注释——CSDN第一任！

雷神-尼卡
2022-08-02 20:57:04

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 35

#人工智能 #生成对抗网络 #超分辨率重建
超分之FSRCNN

这篇文章是SRCNN作者在SR网络结构、超参数配置等大大小小多个方面的优化，从而实现了加速版SRCNN——FSRCNN超分网络结构，其具有real-time的优势，且在表现力上也胜过SRCNN。FSRCNN发表于2016年，其结构中的一些思想在如今超分网络的设计中仍具有很多可以启发的点。Note：文章转载于博主暖风的超分算法FSRCNNN:Accelerating the Super-Resolu

Ton10
2022-04-17 16:34:58

 5937

 4

#超分辨率重建 #深度学习 #计算机视觉 +2
【附源码】A Text Attention Network forSpatial Deformation Robust Scene Text Image Super-resolution（TATT）

A Text Attention Network for Spatial Deformation Robust Scene Text Image Super-resolution

lct不吃香菜
2022-10-08 16:14:01

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 2

#深度学习 #人工智能 #超分辨率重建
基于注意力机制的超分辨率重建汇总

基于注意力机制超分辨率汇总1、Channel Attention and Multi-level Features Fusion for Single Image Super-Resolution ,2018[arXiv]https://arxiv.org/pdf/1810.06935v1.pdf人工智能图像超分辨率单图像超分辨率的通道注意和多级特征融合方法http://www.sohu.com/

resumebb
2021-03-30 16:36:34

 3051

 4

#计算机视觉 #深度学习 #神经网络 +1
编码孔径成像-编解码孔径的设计（MURA均匀冗余阵列）

编码孔径成像-编解码孔径的设计（MURA均匀冗余阵列）

weixin_42343912
2023-01-17 19:32:52

 3172

#人工智能 #计算机视觉 #超分辨率重建 +1
多源遥感数据融合

1）采集的数据包括来自不同传感器或平台所采集的卫星遥感数据、航空遥感数据、激光雷达数据等；2）数据预处理包括大气校正、几何校正、辐射校正等；3）数据融合前的处理：对预处理后的遥感数据进行归一化、去噪、特征提取等处理。

qq_51350577
2024-10-16 10:28:12

 2027

 5

#图像处理 #计算机视觉 #超分辨率重建
超分辨率方法的比较——插值、重构、学习

参考论文：图像超分辨率模型的基本假设是，如果低空间分辨率图像遵循与创建低空间分辨率图像相同的重采样过程，则低空间分辨率图像中的缺失细节可以被重建或从其他高空间分辨率图像中学习。基于这一假设，近十年来，人们一直致力于精确预测点扩散函数(point spread function, PSF)，它代表了形成低分辨率像素的混合过程。主要有三组方法:1)基于插值的方法，2)基于重构的方法，3)基于学习的方法

 JoYcE
2023-05-29 20:15:28

 1208

 1

#超分辨率重建 #重构 #人工智能 +1
超分之RDN

这篇文章提出了一种结合ResNet结构和DenseNet结构的深度超分网络——Residual Dense Network(后文简称RDN)。RDN基于Residual Dense Block(后文简称RDB)块以及全局残差连接来提取全局特征，而RDB块基于Dense结构和局部残差连接进一步提取局部特征。通过这种结构，作者最大化利用了LRLRLR不同层级的特征，在当时取得了SOTA的表现力。Not

Ton10
2022-04-25 16:41:39

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 11

#超分辨率重建 #计算机视觉 #深度学习 +2
RFAN阅读

这是2020年的CVPR论文，与RFDN为同一作者。

帅泽2000
2024-05-28 11:30:35

 1519

 13

#计算机视觉 #人工智能 #超分辨率重建
如何读取USGS光谱库.V7

USGS是的简写，里面包含了大量实验，地面以及航拍场景中的光谱数据。包含了AVIRIS在内的数个知名传感器的数据被以ASCII与GIF格式保存在里面。其包含大量元素的纯像元数据，从矿物，土壤等地面物体，到人造物，有机物。

宅家懒人才顺
2024-01-29 15:55:31

 2380

 22

#计算机视觉 #超分辨率重建
VDSR论文学习笔记

VDSR网络是韩国首尔国立大学Jiwon Kim等人在SRCNN基础上又一次新的突破，在单图像超分辨率重建（SR）方面展示出了更好的性能。

爱吃兔子的胡萝卜RR
2022-11-17 16:12:26

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 10

#深度学习 #超分辨率重建 #计算机视觉 +2
超分辨率(3)--基于RCAN实现图像超分辨率重建

基于RCAN网络实现图像超分辨率重建流程详解

 GodFishhh
2024-03-18 13:11:38

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 87

#深度学习 #人工智能 #python +2
论文阅读之《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network (arxiv, 21 Nov, 2016)这篇文章将对抗学习用于基于单幅图像的高分辨重建。基于深度学习的高分辨率图像重建已经取得了很好的效果，其方法是通过一系列低分辨率图像和与之对应的高分辨率图像作为训练数据，学习一个从低分辨率图

 山水之间2018
2018-04-10 10:57:20

 1.2w

 23

#超分辨率重建

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