超分辨率论文合集(SR)

超分辨率（Super-Resolution, 简称SR）是一种计算机视觉技术，旨在通过算法提高图像或视频的分辨率，使其在视觉上更加清晰、细节丰富。近年来，随着深度学习的快速发展，超分辨率技术也取得了显著的进步。这篇论文合集涵盖了过去三年（具体年份未给出）在计算机视觉领域顶级会议CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）、ICCV（International Conference on Computer Vision）和ECCV（European Conference on Computer Vision）上发表的相关研究。 SR在深度学习的框架下，通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）来学习低分辨率（Low-Resolution, LR）图像到高分辨率（High-Resolution, HR）图像的映射关系。早期的模型如SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）由三部分组成：预处理、特征提取和上采样。随着技术的发展，更复杂的网络结构如VDSR（Very Deep Super-Resolution）和ESPCN（Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network）引入了更深的层次和子像素卷积层，提高了性能。 许多研究工作致力于解决深度学习模型的计算效率问题。例如，轻量级网络如FSRCNN（Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network）和MobileSRGAN采用了更少的参数和计算量，使得模型能在移动设备上实时运行。还有一些研究关注模型的泛化能力，比如利用迁移学习策略，将预训练的模型应用到不同类型的图像超分辨率任务中。 此外，GANs（Generative Adversarial Networks）在超分辨率领域也发挥了重要作用。它们通过对抗训练，使生成的高分辨率图像在视觉上更接近真实图像。例子包括SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Network）和ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network），这些模型不仅提高了图像的分辨率，还增强了图像的纹理细节和感知质量。 还有些研究者探索了基于注意力机制的SR方法，如DANet（Dual Attention Network for Image Super-Resolution）和SANet（Spatial Attention Network），它们通过加权不同的特征区域，提升了对关键细节的恢复能力。 多尺度和多任务学习也是当前的研究热点。例如，一些论文提出结合低频和高频信息，或者同时进行超分辨率和去噪等任务，以提升整体性能。 这份超分辨率论文合集涵盖了深度学习在SR领域的最新进展，包括网络结构优化、计算效率提升、GANs的应用、注意力机制以及多任务学习等多个方面。对于想要深入研究超分辨率或相关领域的学者来说，这是一个宝贵的资源集合。由于无法列出每个具体文件的详细内容，建议下载后根据个人兴趣和需求深入阅读。