几个视频超分辨网络2
VESPCN 比较早的一个做视频超分的论文，是在ESPCN基础上做出的改进，将动作补偿和视频超分辨联合起来进行端到端的训练。对于视频超分辨来说，同一个场景不同帧之间的信息之间存在冗余，这个是可以限制求解空间的。视频超分问题的一个先验是，同一场景的视频图像可以被单幅图像和运动模
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几个视频超分辨网络1（RBPN，EDVR，FRVSR）
最近要参加4K+HDR比赛，因为之前没有做过视频方面的工作，所以想了解一些和视频超分相关的东东，网上这方面的资料很多，所以直接参考借鉴这些资料，以便快速了解。
RBPN(Recurrent Back-Projection Network for Video Super-Re
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阅读论文"Wavelet Domain Style Transfer for an Effective Perception-distortion Tradeoff in Single Image Super-Resolution"
2019 ICCV做SR的一篇oral，针对SR里PD trade-off做出的改进，工作的根本是融合了P/D网络里分别有用的部分进行融合，所以达到了PD上的SOTA，网络融合在今年的low level任务里还是比较火的，后面一两年可能会逐渐迁移到去噪、去雨等等任务里。&e
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阅读论文“Multi-bin Trainable Linear Unit for Fast Image Restoration Networks”
19年ICCV的一篇论文，使用具有更强非线性能力的函数去做图像恢复。论文认为实现快速图像恢复的难点主要有两个：获得足够的感受野；获得足够的非线性。该论文主要关注的是如何增强网络的非线性，新的激活函数定义如下所示：
如上所示，这里论文
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最近读的两篇轻量级超分辨论文
“s-LWSR: Super Lightweight Super-Resolution Network” 最近看到的一篇做轻量级网络超分辨的论文，其采取的方式主要是三个，分别是对称式结构，多部分信息池化和去掉一些relu层。整体结构如下所示:
Imformat
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阅读论文"Kernel Modeling Super-Resolution on Real Low-Resolution Images"
ICCV 2019的论文，真实场景超分辨通过估计核来实现。一句话概括，就是将LR图像的核分解为一个Bicubic核和一个降质核，通过有限观测到的降质核生成更多的降质核，用于生成训练pair对，从而提高模型鲁棒性，思路还是很有意思的（和增强里使用多曝光gamma校正增强网络鲁
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最近阅读的两篇论文(去马赛和增强)
“Joint Demosaicking and Denoising by Fine-Tuning of Bursts of Raw Images” 首先是ICCV的一篇论文”Joint Demosaicking and Denoising by Fine-Tuning of
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