阅读论文"Seeing Motion in the Dark"
ICCV 2019的论文，别人的博客应该写了很多了。这里就随便写写，想看详细的可以去看大佬写的博客。简而言之，这篇论文的主要贡献是提供了一个成对的raw video数据集，同时提出了一个针对raw video增强的pipeline。 数据采集部分见论
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阅读论文"Joint High Dynamic Range Imaging and Super-Resolution from a Single Image"
一篇将SR和HDR结合在一起做的论文，将图像分成高频和低频两个部分分别处理。其中高频部分用反射图来表示，低频部分用光照图来表示。由于SR和HDR都更加关注恢复图像的高频细节，这里也更加关注图像的反射图部分。整体框图如下所示:
如上图所示，这里的操作只是对Y通
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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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