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作者：AllinToyou | 2024-05-30 03:22:32

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boe 超分

超分

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移动端超分的磁悬浮，推理仅需10ms！港理工&达摩院开源超轻量超分网络ECBlow-level的领域特征与结构重参数的结合：用于端侧设备的超轻量超分网络。https://mp.weixin.qq.com/s/wsA8XP4ej9lbFVRPB7E7CA

ICCV2021 RealVSR: 业界首个移动端真实场景视频超分数据集。附：深度思考https://mp.weixin.qq.com/s/MZog78n3xICA48942ZLDgg

刷新视频超分新记录28.41dB！同时利用过去和未来隐状态的全局视频超分方案OVSR本文创造性的提出了同时利用过去和未来隐状态的全局视频超分方案OVSR。受益于OVSR的全局信息特性，所提方法在几个公开数据集上取得了超越以往模型的性能，刷新了Vid4、UDM100的指标，达到了前所未有的28.41dB的性能。https://mp.weixin.qq.com/s/zNV8OTXz038q0WE3V6KHcA

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一层卷积能做啥？BOE告诉你：一层卷积可以做超分！https://mp.weixin.qq.com/s/InlZTh_zLFrO58xG8rNR6w

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分析超分网络中哪些像素对最后结果影响大CVPR2021 Interpreting Super-Resolution Networks with Local Attribution Maps【CN】_哔哩哔哩_bilibiliCSIG-广东省CVPR 2021论文预交流在线学术报告会演讲实录CVPR2021 论文《Interpreting Super-Resolution Networks with Local Attribution Maps》项目主页：https://x-lowlevel-vision.github.io/lam.htmlhttps://www.bilibili.com/video/av290456056/

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视频处理

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PyTorch框架下分别使用Vgg、Resnet、Densenet提取图像集特征_Messi-Q的博客-CSDN博客这里主要是使用预训练好的模型进行图片特征的提取，分别使用三个模型进行抽取。而特征提取是提取神经网络模型的倒数第二层，这里自己对模型的进行了微调，话不多说，直接上代码。使用resnetimport torchimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variablefrom torchvision import models,...https://blog.csdn.net/qq_34611579/article/details/84330968

调制

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