CVPR 2019 | Adobe提出新型超分辨率方法：用神经网络迁移参照图像纹理
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载。 选自arXiv 作者：Zhifei Zhang等 机器之心编译 参与：Panda 图像超分辨率一直是计算机视觉领域一个热门的研究主题，也是 Adobe 等公司开拓新型图像处理技术的重要方向。近日，Adobe 研究院与田纳西大学的研究者提出了一种借助神经纹理迁移实现的
相关文章
- 1. CVPR 2019 论文解读 | 基于多级神经纹理迁移的图像超分辨方法 (Adobe Research)
- 2. 告别低分辨率网络，微软提出高分辨率深度神经网络HRNet | CVPR 2019
- 3. 双通道图像超分辨率卷积神经网络
- 4. CVPR 2019 神奇的超分辨率算法DPSR：应对图像模糊降质
- 5. 视频超分辨率算法模型概述【图像视频超分辨率】
- 6. 图像超分辨率——LapSRN2017
- 7. 图像超分辨率算法：CVPR2020
- 8. pytorch 写神经网络/模型迁移
- 9. MnasNet：经典轻量级神经网络搜索方法 | CVPR 2019
- 10. 低分辨率人脸迁移训练参考方法
- 更多相关文章...
- • 屏幕分辨率 统计 - 浏览器信息
- • PHP 图像处理 - PHP参考手册
- • SpringBoot中properties文件不能自动提示解决方法
- • 常用的分布式事务解决方案
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. CVPR 2019 论文解读 | 基于多级神经纹理迁移的图像超分辨方法 (Adobe Research)
- 2. 告别低分辨率网络，微软提出高分辨率深度神经网络HRNet | CVPR 2019
- 3. 双通道图像超分辨率卷积神经网络
- 4. CVPR 2019 神奇的超分辨率算法DPSR：应对图像模糊降质
- 5. 视频超分辨率算法模型概述【图像视频超分辨率】
- 6. 图像超分辨率——LapSRN2017
- 7. 图像超分辨率算法：CVPR2020
- 8. pytorch 写神经网络/模型迁移
- 9. MnasNet：经典轻量级神经网络搜索方法 | CVPR 2019
- 10. 低分辨率人脸迁移训练参考方法