09 2020 档案

摘要：CVPR20的文章，感觉想法挺棒的。 超分问题可以定义为$y=(x\otimes k)\downarrow_s+n$.他通常有两大类解决方法，早期通常是使用model-based方法。基于一些模型，比如MAP（最大后验概率）进行计算。在MAP的框架下，超分辨率重建是一个基于马尔科夫随机场先验模型的统 阅读全文

摘要：在现实情况下，SR模型通常会由于实际得blur kernel与预先假设的不一致而造成严重的performance drop。blind SR问题就是要尝试解决blur kernel未知情况下的SR问题。本文就针对blind SR提出，预测每张照片blur kernel的方法，再将blur kerne 阅读全文

摘要：针对SRGAN提出的几点改进，获得了PIRM2018视觉质量的第一名。 首先是使用去掉BN层的Residual in Residual Dense Block作为网络的basic unit。并且使用residual scling 和 smaller initialization帮助训练更深的网络。 阅读全文

摘要：目前的SR任务都是将真实图像进行下采样得到成对数据集进行训练，这样的训练会造成与真实情况存在domain gap。因此本文针对这个问题提出了用不成对的数据进行一种伪监督训练。感觉本质上就是通过CycleGAN学到HR图像y到LR图像x的映射，但此时得到y对应的LR图像与实际的x不是一样的，因此称为是 阅读全文

摘要：2012年的一篇文章，是NIQE评价指标的基础。在此之前NR IQA都是针对某个distortion的，需要预先知道对应的distortion。作者提出的BRISQUE（blind/referenceless image spatial quality evaluator）使用locally nor 阅读全文

摘要：本文是针对Zero-Shot（ZSSR）的缺点做出的一些改进。虽然ZSSR提出了利用内部信息，采用无监督的方式进行SR，但缺点在于其测试时间过长。本文提出的MZSR将元学习和ZSSR结合，同时利用内部和外部信息，可以在几个gradient update中就输出比较好的结果。 元学习一般分为两个部分： 阅读全文

摘要：证明了distortion和perceptual quality之间是矛盾的，并且存在一条tradeoff曲线。所有图像复原类任务的表现只能逼近这个曲线。 distortion：指的是重建图像$\widehat{x}$与原图像$x$之间的不相似度 perceptual quality：仅指$\wid 阅读全文