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

發表在ECCV2018。 介紹：本篇文章是一種reference-based super resolution（RefSR），關鍵在於將參考HR圖像的高頻細節遷移到LR圖像，由於參考HR圖像和LR圖像之間視差和分辨率較大的差異（8x），現有的RefSR方法存在塊間不匹配，網格效應和優化不高效的問題，本文提出一種端到端的全卷積神經網絡，使用了跨尺度扭曲，包含圖像編碼器，跨尺度扭曲層和融合解碼器：編碼

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