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   CVPR 2020，使用自监督学习做去噪。这篇论文的出发点是通过在网络里使用dropout最后施加平均，使得网络去噪的方差更小。在训练的时候，这里通过伯努利采样的方式构建一个自监督loss。在测试的时候，则将预测的结果进行平均，作为最终结果。网络结构如下所示: ...
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   2020 ECCV，借鉴了Lattice滤波器的思想设计网络，每一个LB的系数是由Attention机制得到的，因此系数可以自适应调整。通过使用LB模块，可以使得最终效果达到轻量级的效果。LB的组成方式是通过残差模块RB以不同方式组合得到。LB结构示意图如下所示: ...
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   2020 TPAMI，通过3D LUT操作实现快速图像画质增强，也是即hdrnet之后少有的能从快速底层角度做图像增强的工作。3D LUT已经被广泛应用在调整图像的颜色上，但是它们都是人工设计的，因此该论文对该方法进行了网络上的实现。论文的核心是学习多个基本的3D LUT， ...
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   2019 sigraph论文，只看懂了一些皮毛，有不足请指正。其出发点是，估出不准确的核会导致SR的结果也是不准确的，因此，需要估出一个准确的核，这里通过在HR空间下进行误差调整实现估核。即，先提供一个初始LR和初始核，然后通过两者得到一个SR图像，并通过一个核判别器去分析 ...
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   2020 nips，做盲超分辨。针对之前方法存在的问题，即只从LR里估核，然后借助估出的核去进行超分辨率，这样会导致估出的核误差会在超分辨被累计，且估核的过程并没有利用SR的结果，从而导致估核的结果是不准确的。这里，论文使用Estimator借助LR和SR去估核，而Rest ...
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   2020 ECCV，针对多种降质问题实现多个降质维度上的连续控制。出发点是通过加入一个可控系数去控制残差量大小，可控系数通过另外一个网络得到。这个问题的难点主要是：1.多种降质混合时，一种降质的改变可能会影响另一个降质情况；2.调节可控参数时，如何确保0点是不包含任何降质的 ...
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HardGAN: A Haze-Aware Representation Distillation GAN for Single Image Dehazing貌似有人写过了，博客链接放在这里:https://blog.csdn.net/space_walk/article/details/10906 ...
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   2020 ECCV，通过仿真图像合成真实场景video用于低光video增强。目前现有的增强方法都只局限于静态场景以及特定内容，对于动态等场景不使用。论文的出发点是将互联网上的video转换成低光照video，但是直接转过去难度较大，所以通过一个长曝光图像作为中介。最后从而 ...
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   ECCV 2020，使用深度信息引导自监督超分辨率。基本的出发点是，图像降质信息与距离远近是有关系的，即近距离的一般更清晰，可以作为HR，远距离的图片更糊，可以作为LR。这样，就可以获得LR HR对，虽然是不对齐的。然后就可以借助GAN对后续SR进行学习，这里使用一个降质学 ...
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   ECCV 2020，从全局和局部实现图像画质增强。论文的出发点是，先进行全局层面上的画质增强，然后在像素细节层面上进行画质增强。在全局上进行画质增强显然比在像素空间上进行增强要容易进行训练，基于这一点，可以进行针对性的训练，即Two-stage方式的训练，实现coarse ...
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