Anmelden
Einblick - 이미지 초해상도
저역 통과 필터링 동작을 통한 이미지 초해상도 신경망 분석
이미지 초해상도 신경망은 저역 통과 필터링과 학습된 사전 지식을 활용하여 고주파 정보를 주입하는 방식으로 작동한다.
다중 스케일 이미지 초해상도를 위한 암시적 그리드 컨볼루션 (IGConv 및 IGConv+ 제안)
기존의 고정 스케일 이미지 초해상도 방법의 비효율성을 해결하기 위해 단일 인코더와 새로운 업샘플러인 IGConv를 사용하는 멀티 스케일 프레임워크를 제안하며, 추가적으로 성능 향상을 위해 주파수 손실, IGSample 및 FGRep를 활용하는 IGConv+를 소개합니다.
웨이블릿 기반 조건부 Diffusion GAN을 이용한 이미지 초해상도
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 조건부 Diffusion GAN 구조를 결합하여 이미지 초해상도 작업에서 Diffusion Model의 속도 저하 문제를 해결하는 효율적인 방법을 제시합니다.
적응형 컨볼루션 신경망을 이용한 이미지 초해상도
본 논문에서는 다양한 장면에 대한 적응성을 높이기 위해 이기종 병렬 네트워크를 기반으로 하는 적응형 컨볼루션 신경망(ADSRNet)을 제안하여 이미지 초해상도 성능을 향상시킵니다.
XPSR: Cross-modal Priors for Diffusion-based Image Super-Resolution
Diffusion-based ISR에서 실제적이고 현실적인 이미지 초해상도를 위한 Cross-modal Priors의 중요성
SeD: Semantic-Aware Discriminator for Image Super-Resolution
이 논문은 이미지 초해상도 작업을 위한 Semantic-Aware Discriminator (SeD)를 제안하고, 선행 연구들의 한계를 극복하기 위해 이미지의 의미론적 텍스처를 학습하는 더 세밀한 방법을 제시한다.
CAMixerSR: Content-Aware Mixer for Image Super-Resolution
이 논문은 이미지 초해상도를 위한 콘텐츠 인식 믹서인 CAMixer를 제안합니다.
고교 중퇴를 넘어서: 일반화 가능한 이미지 초해상도에 대한 흥미로운 해결책
딥러닝을 통해 블라인드 SR 모델의 일반화 능력을 향상시키는 간단하고 효과적인 특징 정렬 규제가 중요하다.
Produkte
© 2024 by Linnk AI