CVPR论文 | 如何处理多种退化类型的卷积超分辨率？

〔小叽导读〕：近年来，深度卷积神经网络（CNN）方法在单幅图像超分辨率（SISR）领域取得了非常大的进展。然而现有基于CNN的SISR方法主要假设低分辨率（LR）图像由高分辨率（HR）图像经过双三次(bicubic)降采样得到，因此当真实图像的退化过程不遵循该假设时，其超分辨结果会非常差。此外，现有的方法不能扩展到用单一模型解决多种不同的图像退化类型。 为此，提出了一种维度拉伸策略使得单个卷积超分

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