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旷视科技提出适用于low-level问题的Half Instance Normalization
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NTIRE2021图像去模糊竞赛冠军方案: EDPN
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“重参数宇宙”再添新成员:RepMLP,清华大学&旷视科技提出将重参数卷积嵌入到全连接层
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新坑!谷歌提出MLP-Mixer:一种无卷积、无注意力、纯MLP构成的视觉架构
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NTIRE2021竞赛"三冠一亚"方案BasicVSR++,Vid4新巅峰29.04dB
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【综述】系统综述深度学习时代的低光图像增强,南开大学程明明团队还构建了大尺度数据与在线评估平台
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思维的碰撞:小波变换偶遇深度学习
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实时4K“image-to-image translation”,提出拉普拉斯金字塔变换网络
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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
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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
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CVPR2021|将无监督对比学习与超分相结合
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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
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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
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“无痛涨点”的ACNet再进化,清华大学&旷视科技提出Inception类型的DBB
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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
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CVPR2021|模型缩放新范式,FAIR的Ross等人提出FastScaling
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