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图像超分辨率（Image Super-Resolution，简称SR）是一种通过使用计算机算法提高图像分辨率的技术，即从低分辨率的图像中生成高分辨率的图像。图像SR可以在许多领域得到应用，例如计算机视觉、医学成像、遥感等。 图像SR旨在从低分辨率（低清晰度）图像中提高图像质量和信
1. 概念： 图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更
本文代码主体来自CVPR2020论文《Closed-loop matters: Dual regression networks for single image super-resolution》,但原作者并未提供论文亮点--如何使用unpair数据进行训练的代码，所以我在其基础上补齐了该过程的代码。 代码仓库：https://github.com/VitaminyW/Super_Solution
1、图像缩放背景 图像的放大、缩小(简称缩放)是图像处理的一种处理方法。所谓图像缩放是指图像分辨率的改变，它在图像显示、传输、图像分析以及动画制作、电影合成、甚至医学图像处理中都有着相当广泛的应用。比如要在1024 X 768 分辨率的显示器上全屏显示800 X 600 的数
（一）前沿介绍 论文题目：Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution 论文地址：CVPR19 超分辨率 代码地址：https://github.com/daitao/SAN 1.SOCA moudle结构图 2.相关实验结果 （二）YOLOv5/YOLOv7改进之结合SOCA 1.配置common.py文件 2.配置yolo.py文件 3.配置yolov5/yolov7_SOCA moudle.yaml文件
作者： Xiangyu Chen, Xintao Wang, Jiantao Zhou, and Chao Dong 期刊： 引用： 摘要： 基于 Transformer 的方法在图像超分辨率等低级视觉任务中表现出令人印象深刻的性能。然而，我们发现这些网络只能通过归因分析利用有限空间范围的输入信息。这意味着 Transformer 的潜力在现有网络中仍未
作者： Yawei Li1 Yuchen Fan2 Xiaoyu Xiang2 Denis Demandolx2 Rakesh Ranjan2 Radu Timofte1;3 Luc Van Gool1;4 期刊： CVPR 引用： * 摘要： 本文的目的是提出一种机制，在全局、区域和局部范围内有效和明确地建立图像层次模型，用于图像修复。为了实现这一目标，我们首先分析了自然图像的两个重要
GSD：无人机/遥感卫星的空间分辨率，指航片/遥感影像一个像素点代表的空间距离。 计算公式： d：单位cm、指空间分辨率。 s：单位µm、指像元大小（像素间距）。 H：单位m、指飞行高度。 f：单位mm、指焦段（即镜头的焦段）。 注意：计算时统一单位。同时，更值得注意的
超分辨率技术指的是将低分辨率的图像或视频通过算法转换成高分辨率的图像或视频的操作。 超分辨率可以分为两种：单图像超分辨率（Single Image Super Resolution，SISR）和视频超分辨率（Video Super Resolution，VSR）。 OpenCV中的超分辨率功能被集中在了contrib模块中，因此我们首先需
对于卷积神经网络（CNN）等模型，通常包括一些卷积层和池化层，这些层的权重用于提取图像的特征。当这些层的参数被冻结时，这些权重将保持不变，不会在训练过程中进行更新。这意味着模型会继续使用预训练模型的 特征提取能力 。 如果模型还包含其他的预训练层，例
