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ECCV2018 超分辨相关.7z
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2020-05-11
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亲历了ECCV 2018的机器学习研究员Tetianka Martyniuk挑选了6篇ECCV 2018接收论文,概述了超分辨率(Super-Resolution, SR)技术的未来发展趋势。内容包括:一:学习图像超分辨率,先学习图像退化;二:由面部五官热力图指导的面部超分辨率;三:用深度残差通道的注意网络的图像超分辨率;四:用于图像超分辨率的多尺度残差网络;五:级联残差加持的快速、准确、轻量级的超分辨率网络;六:SRFeat:具有特征识别的单个图像超分辨率
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ECCV2018 超分辨相关
Single Image Super-Resolution with Feature Discrimination.pdf 1.22MB
To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first.pdf 3.12MB
Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution.pdf 1.57MB
Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks.pdf 862KB
Fast, Accurate, and Lightweight Super-Resolution with Cascading Residual Network.pdf 942KB
Face Super-resolution Guided by Facial Component Heatmaps.pdf 784KB
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石头儿啊
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