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   2021 CVPR，通过建模更好的kernel prior生成更合理的kernel，辅助目前现有的无监督SR方法（DDIP和kernelGAN）。 已有方法的问题1.DDIP同时对blur和HR图像进行优化，但是对核空间的优化不应当在图像域上进行2.kernelGAN的方法 ...
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   2018 ECCV，主要目标是通过分别合成不同曝光度图像，合成网络可以share weight，通过GAN辅助最终融合成HDR。 原来方法的问题1.LDR恢复到HDR的过程需要大量细节恢复，之前的方法不够realistic2.生成一系列的曝光图像需要不同的网络，造成大量的开 ...
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   2021 cvpr，针对低光照条件下的目标检测，主要思路是对低光照图像从pixel-level层面和检测特征层面都拉到和目标图像一样的域上。 之前方法的问题1.对于低光场景的人脸需要做标注2.一般的低光增强方法仅仅针对视觉效果进行改进3.一般的迁移方法domain gap不 ...
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   2020 CVPR,思路和class SR思路相同，将图像分成高频和低频区域分别进行处理，实现加速效果。 之前方法的问题对于平坦区域，使用大网络进行处理是冗余的，使用小网络处理即可。 论文提出的点1.学习空间mask去得到包含纹理边缘的重要区域，以及通道mask去得到对于非 ...
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   2021的Neurocomputing，主要思想是先在仿真图片上训练对齐的图像学习细节恢复，然后对非pair图像进行自监督和GAN进行训练。 之前方法的问题1.直接在非对齐图像上进行训练会导致细节恢复的不好2.现有的unpair方法没有能很好的降噪 论文提出的点1.先使用监 ...
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   刚挂在arxiv上的论文，主要思想是先模拟低光图像降质过程，再对去除降质因素的结果进行refine，同时降质过程可以帮助生成更多仿真图片，从而进行数据增广。 之前方法的问题1.对于数据量需求太大，对训练方法和结构要求太高，从而忽略了降质本身的过程2.简单的减去降质因素（例如 ...
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   2020 PAMI，使用一个模型可以应用到各种图像融合任务。 原来方法的问题1.对于各种图像融合任务来说，一个通用的融合模型是不存在的，因为缺少一个通用的参考图像或者GT2.不同类型的图像融合任务具有相似点，应当可以使用通用模型解决这些问题 论文提出的点1.将不同融合任务使 ...
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   2019 cvpr的做图像去噪的工作，使用分数阶微分方程的理论优化，感觉使用类似理论优化网络的论文今年有不少了，论文理论部分没看懂，简要说一下其结构。   神经网络之所以在去噪上work是因为可以近似模拟微分方程。因为分数阶微分方程具有更长的记忆，可以更 ...
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   2020 Arxiv的一篇论文，基本思想是添加更模糊的图像实现更好的去模糊效果，更模糊的图像可以在训练中学习得到。 之前方法的问题之前方法和论文方法对比如下图所示： 1.使用temporal align的方法过于粗暴，容易产生较大计算量与artifacts2 ...
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   2020 ECCV的一篇论文(名字太长了)，基本思想是通过引入中间blur，实现对blur coarse to fine的恢复，中间blur通过时间平均的不同长度得到。 之前方法的问题之前方法和论文方法对比如下图所示： 1.One tage方案，过于直接和n ...
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