CrossNet: An End-to-end Reference-based Super Resolution Network using Cross-scale Warping

发表在ECCV2018。 介绍：本篇文章是一种reference-based super resolution（RefSR），关键在于将参考HR图像的高频细节迁移到LR图像，由于参考HR图像和LR图像之间视差和分辨率较大的差异（8x），现有的RefSR方法存在块间不匹配，网格效应和优化不高效的问题，本文提出一种端到端的全卷积神经网络，使用了跨尺度扭曲，包含图像编码器，跨尺度扭曲层和融合解码器：编码

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