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RealSR性能大幅提升,旷视科技+快手科技+电子科大联合提出“先发散再收敛”的D2CSR
1
Attention in Attention for Super-Resolution
2
大幅降低计算&性能有提升,华为诺亚从频率角度出发提出频率感知动态超分网络FADN
1
CVPR2021|将无监督对比学习与超分相结合
2
CMDSR | 为解决多退化盲图像超分问题,浙江大学&字节跳动提出了具有退化信息提取功能的CMDSR
2
CVPR2021|单个网络支持sRGB渲染与RAW数据重建,港科大陈启峰团队提出可逆ISP
1
“无痛涨点”的ACNet再进化,清华大学&旷视科技提出Inception类型的DBB
3
南京大学&港中文提出首个支持超高分辨率(10000x10000)图像风格迁移方案
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你的感知损失可能用错了,沈春华团队提出随机权值广义感知损失
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46FPS+1080Px2超分+手机NPU,Arm提出一种基于重参数化思想的超高效图像超分方案
3
CVPR2021|模型缩放新范式,FAIR的Ross等人提出FastScaling
1
CVPR2021|超分性能不变,计算量降低50%,用于low-level加速的ClassSR
1
TNT|为充分利用局部与全局结构信息,华为诺亚提出全新Transformer:TNT
3
金字塔Transformer,更适合稠密预测任务的Transformer骨干架构
1
ICNet|针对CNN的基础单元重新建模,南京大学提出IC Networks
1
SANet|融合空域与通道注意力,南京大学提出置换注意力机制
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Pytorch量化入门之超分量化(二)
2
Pytorch量化入门之超分量化(一)
2
Momentum2Teacher|缓解自监督学习大batch要求
4
图像超分中的那些知识蒸馏
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2020年01月15日 加入
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