CVPR論文 | 如何處理多種退化類型的卷積超分辨率？

〔小嘰導讀〕：近年來，深度卷積神經網絡（CNN）方法在單幅圖像超分辨率（SISR）領域取得了非常大的進展。然而現有基於CNN的SISR方法主要假設低分辨率（LR）圖像由高分辨率（HR）圖像經過雙三次(bicubic)降採樣得到，因此當真實圖像的退化過程不遵循該假設時，其超分辨結果會非常差。此外，現有的方法不能擴展到用單一模型解決多種不同的圖像退化類型。 爲此，提出了一種維度拉伸策略使得單個卷積超分

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