在本文中，我将进行比较： 双三次插值法 Adobe相机Raw的超级分辨率 信息蒸馏网络超分辨率 双三次插值算法 双三次插值是放大图像的最常用方法，通常会导致放大图像的外观模糊。...为了比较，也将双三次插值的度量包括在内，在这些分辨率下，双三次放大的结果是一个相对高质量的图像。...均方误差（MSE） 均方误差（MSE）用于比较真值/原始图像像素与预测/生成的图像像素之间的距离。取每个像素差异的平均值，然后平方。作为损耗或错误度量标准，较低的值表示较高的质量。...有了这些高分辨率图像，双三次插值的指标通常会很高，因为通过有效地单独使用模糊滤镜进行升频可以产生高质量的指标，尤其是对于MSE。...这个例子之所以被包括进来，是因为有研究人员认为将图像降尺度作为比较使用并不是一个真实世界的测试，双三次降尺度并不等同于最初以较低分辨率捕获的图像。
语义分割的目标仅仅是获知已知对象的每个像素的类别标签。 场景解析是基于语义分割的，它的目标是获知图像内所有像素的类别标签。...双线性插值用于上采样 采用双线性插值对每个低维特征map进行上采样，使其具有与原始特征map相同的大小(黑色)。 (c).4....先采用1×1卷积然后串联，与Xception或MobileNetV1使用的深度可分离卷积中的深度卷积非常相似，除了只是使用双线性插值使所有特征map的大小相等。...最大值池化vs 平均池化，以及降维(DR) 不同算法在ADE2K验证集上的结果 ResNet50-Baseline: 基于ResNet50的扩张FCN。...Cityscapes 这个数据集包含了来自50个不同季节的城市的5000张高质量的像素级精细注释图像。分别有2975/500/1525张图像用于训练/验证/测试。它定义了包含材料和物品的19个类别。
超分辨率算法分类 目前，超分辨率方法主要分为三类：基于插值的方法、基于重构的方法和基于学习的方法。...* 基于插值的方法 插值法通过在图像原有的像素周围插入新像素来加大图像的尺寸，并给这些像素赋值，从而恢复图像内容，达到提高图像分辨率的效果。...*像素：组成图像的最基本单元要素，即点，每个像素点都有自己的颜色值，单位面积上像素点越多，图片越清晰。...视频包括不同类型的运动以及不同类型的弱化：双三次插值 、高斯模糊和下采样。...对真实图像利用双三次插值进行降尺度可以得到 LR/HR 图像对，以得到训练和测试数据集。
反复投射与训练图像中的像素对应的光线，并最小化（通过梯度下降）每个像素的渲染颜色和观察颜色之间的误差来完成训练。...像 iNGP 这样的基于网格的表示不去查询子体素，而是在单个点上使用三线性插值来构造用于 MLP 的特性，这将导致训练后的模型不能推理不同尺度或混叠。...这个各向同性的假设，可以利用网格中的值是零均值这一事实来近似特征网格在子体素上的真实积分。通过平均这些降加权特征，从 iNGP 网格中获得了具有尺度感知的预过滤特征。有关可视化信息见下图。...为了对每个单独的多样本进行反别名插值，研究者以一种新的方式重新加权每个尺度上的特征，其与每个网格单元内各样本的各向同性高斯拟合程度成反比例：如果高斯值远远大于被插值的单元，插值的特征可能是不可靠的就应该降低加权...因此研究者使用一个更具挑战性的评估过程，类似于使用 mip-NeRF 的多尺度的 blender 数据集：研究人员把每个图像变成一组四个图像被用 [1,2,4,8] 尺度分别降采样的图像额外的训练 /
超高分辨率作为记录和显示高质量图像、视频的一种标准受到众多研究者的欢迎，与较低分辨率（1K 高清格式）相比，高分辨率捕获的场景通常细节十分清晰，像素的信息被一个个小 patch 放大。...但是，想要将这种技术应用于图像处理和计算机视觉还面临很多挑战。...该研究基于 DVGO [32] 中定义的公式实例化编码器，学习到的基于体素网格的表示来显式地编码几何结构： 对于每个采样点，密度估计的三线性插值配备了一个 softplus 激活函数用于生成该点的体密度值...： 颜色则是用一个小型的 MLP 估计算： 这样可以通过累积沿着设线 r 的采样点的特征来得到每个射线（或像素）的特征值： 为了更好地利用嵌入在 VC-Encoder 中的几何属性，该研究还通过估计每条射线...训练中，首先将训练视图的图像分割成大小为 N_p×N_p 的 patch p，以确保像素上的采样概率是均匀的。
可能有人认为像图像这样的数据可能位于低维流形上，因此从直觉和经验上认为无论高维环境空间如何，内插都会发生。但这种直觉会产生误导，事实上，即使在具有一维流形的极端情况下，底层流形维度也不会变化。...在研究像素空间中的测试集外推时，研究人员首先研究了MNIST、CIFAR和Imagenet序列集中处于插值状态的测试集的比例。...并且使用8种不同的常用降维技术对这些顶点进行二维表示。可以观察到降维方法会丢失内插/外推信息，并导致明显偏向插值的视觉误解。...内插和外推提供了一种关于给定数据集的新样本位置的直观几何特征，这些术语通常被用作几何代理来预测模型在看不见的样本上的性能。从以往的经验来看似乎已经下了定论，即模型的泛化性能取决于模型的插值方式。...并且研究人员特别反对使用内插和外推作为泛化性能的指标，从现有的理论结果和彻底的实验中证明，为了保持新样本的插值，数据集大小应该相对于数据维度呈指数增长。
语义分割的目标仅仅是获知已知对象的每个像素的类别标签。 场景解析是基于语义分割的，它的目标是获知图像内所有像素的类别标签。...双线性插值用于上采样 采用双线性插值对每个低维特征map进行上采样，使其具有与原始特征map相同的大小(黑色)。 (c).4....先采用1×1卷积然后串联，与Xception或MobileNetV1使用的深度可分离卷积中的深度卷积非常相似，除了只是使用双线性插值使所有特征map的大小相等。...最大值池化vs 平均池化，以及降维(DR) 不同算法在ADE2K验证集上的结果 ResNet50-Baseline: 基于ResNet50的扩张FCN。...Cityscapes 这个数据集包含了来自50个不同季节的城市的5000张高质量的像素级精细注释图像。分别有2975/500/1525张图像用于训练/验证/测试。
一、介绍 研究背景：单图像超分辨率重建，旨在恢复丢失的高频细节，同时保持内容一致性。大多数超分辨率网络架构都是基于提高峰值信噪比（PSNR）值来设计的。...研究目的：目的是解决单幅图像的感知极端超分辨率的难题，因为不同图像的纹理细节差异很大。...研究思路：这项研究的主要贡献包括将感受野块（RFB）应用于超分辨率，以提取多尺度信息并增强特征可分辨性；在RFB中使用多个小内核代替多尺度感受野块中的大卷积内核，以提取详细特征并减少计算复杂度；在上采样阶段交替使用不同的上采样方法...评价指标：峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、学习感知图像块相似度（LPIPS）和感知指数（PI）。（这些指标用于评估重建图像的锐度和保真度。...针对×16尺度的超分辨率问题，提出了利用多尺度感受野提取LR图像的多尺度特征。此外，提出了利用小卷积核提取输入图像的细节特征，并利用最近邻插值和子空间插值的方法重建SR图像的细节特征。
随着深度学习模型越来越强大，帧插值技术可以从正常帧率的录像中合成慢动作视频，也就是合成更多的中间图像。 在智能手机不断普及的情况下，数字摄影对帧插值技术也有了新需求。...之前的帧插值模型往往很复杂，需要多个网络来估计光流（optical flow）或者深度，还需要一个单独的网络专门用于帧合成。...FLIM的实验结果也证明了其优于之前的研究成果，能够合成高质量的图像，并且生成的视频也更连贯。代码和预训练模型都已开源。...第三个损失为风格损失（Style loss），也称为Gram矩阵损失，能够进一步扩大VGG损失中的优势。 FLIM也是第一个将Gram矩阵损失应用于帧插值的工作。...与其他方法相比，FLIM合成的结果非常好，面部图像细节清晰，并保留了手指的关节。 在帧插值中，大部分的遮挡的像素应该在输入帧中是可见的。一部分像素，取决于运动的复杂度，可能无法从输入中获得。
图1 帧间预测分数像素插值 帧间预测的分数像素插值类似于图像处理中的超分辨率问题，如图1所示，需要利用低分辨率的整数位置图像生成包含分数像素位置的高分辨率图像。...分数像素插值与图像超分辨率主要有两点不同：第一、对分数像素插值而言，分数位置的像素值并不是真实存在的，导致训练过程中缺少Ground_Truth，训练不能顺利进行。...第二、分数像素插值只需插值生成分数位置像素而需要保持整数位置像素值，对超分辨率问题而言，并不存在整数位置与分数位置的概念，超分辨率过程一般生成一幅全新的接近原始图像的高分辨率图像。...由于这两个问题的存在，直接将用于超分辨率问题的卷积神经网络用于分数像素插值并不合适。...四、最新进展 上海交通大学图像所研究团队提出了一种适用于视频编码帧间预测分数像素插值的卷积神经网络方法，在一定程度上解决了上述问题，在编码性能提升上有不错表现，模型结构清晰合理。
为了确保高质量的渲染和快速的训练，本文作者引入了一种全新的场景表示方法，将GS和多分辨率哈希编码（MHE）的优势结合在一起。...提升3D高斯与视觉语言FM嵌入的直接方法是将每个高斯与一个可学习的特征向量相连，可以通过图像光栅化训练以制定损失函数。然而，通常情况下，要在标准尺度的环境中保持高质量的渲染，通常需要数百万个高斯。...为了监督我们的密集特征场，我们创建了一个基于多尺度裁剪训练视图的CLIP嵌入的混合特征图。图1展示了整个训练管线。 特征场架构 3D高斯产生了数百万个高斯，以实现对房间尺度场景的高质量渲染。...然而，与 LERF 不同，它通过随机尺度插值来训练其场景表示的预计算 CLIP 特征金字塔中的嵌入，我们只依赖一个用于训练我们场景表示的单一混合 CLIP 特征图。...我们将较小尺度的预先计算的 CLIP 特征金字塔中的嵌入通过双线性插值缩放到最大尺度的特征图，并通过对它们进行平均来生成混合特征图。
其中，↓s为比例因子为S的降采样操作，最常用的降采样操作是双三次插值，也有其他方法将退化映射建模为几个操作的组合： ? 其中，Iy⊗κ代表模糊核k与HR图像之间的卷积操作。...直接从LR图像学习HR图像存在一定难度，利用传统方法（双三次插值）上采样，在通过神经网络优化重建高质量的细节，是一种直接的解决方案。SRCNN学习经过插值处理的LR图像到HR图像之间的映射。...优点：通过传统算法进行上采样，神经网络只需要对粗HR图像进行精细化处理，大大降低了学习难度。可以将任意大小的插值处理后的图像作为输入，效果与单尺度模型相当。...上采样方法有： 1、最近邻插值和双线性插值 最近邻插值：每个待插值的位置选择最相邻的像素值，而不考虑其他像素，处理速度快，生成图片质量低、块状化。...感受野为2*2双三次插值同样，双三次插值对图像的两个维度进行三次插值，需要4x4的像素进行计算，计算速度慢，效果更平滑。anti-aliasing的双三次插值是目前构造SR数据集的主流方法。
SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。 SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。...为了寻找DoG函数的极值点，每一个像素点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。...利用DoG函数在尺度空间的Taylor展开式(插值函数)为： 上面算式的矩阵表示如下： 其中，X求导并让方程等于零，可以得到极值点的偏移量为： 对应极值点，方程的值为： 其中, X^代表相对插值中心的偏移量...则最终累加在每个方向上的梯度大小为： 其中k，m，n为0（像素点超出了对要插值区间的四个邻近子区间所在范围）或为1（像素点处在对要插值区间的四个邻近子区间之一所在范围）。...图像特征提取是图像匹配的基础，经过此算法提取出来的特征点用于后续的图像特征匹配和特征识别中，关于图像特征匹配相关内容将在后续讲解。 参考文献 1、sift算法详解及应用（课件）。
Harris 角点的描述子通常是由周围图像像素块的灰度值，以及用于比较的归一化互相关矩阵构成的。图像的像素块由以该像素点为中心的周围矩形部分图像构成。...SIFT特征检测算法的特点： SIFT特征是图像的局部特征，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性 信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行匹配 多量性，...离散空间的极值点并不是真正的极值点，利用已知的离散空间点插值得到的连续空间极值点的方法叫做亚像素插值（Sub-pixel Interpolation）。...极值点的搜索是在离散空间中进行的，检测到的极值点并不是真正意义上的极值点。利用已知的离散空间点插值到连续空间极值点的方法，就是子像元插值方法。...，即使不大偏差角度也可以造成后面特征匹配的放大误差，从而匹配不成功；另外图像金字塔的层取得不足够紧密也会使得尺度有误差，后面的特征向量提取同样依赖相应的尺度，在这个问题上我们只能采用折中解决方法：取适量的层然后进行插值
一、SISR模型统计 Table 1 SISR model statistics 模型算法 超分框 上采样方式 网络模型 损失函数 优点 局限性 SRCNN 前采样 三立方插值 卷积直连 MSE损失 首次将深度学习引入超分领域...VSDR 后采样 三立方插值 残差网络 MSE损失 实现多尺度超分放大 对图像进行插值放大再计算，导致巨大的计算量 ESPCN 前采样 亚像素卷积 卷积直连 MSE损失 网络效率提高，提出了亚像素卷积放大方法...模型设计复杂，训练困难 LapSRN 渐进式 三立方插值 残差网络 L1损失 产生多尺度超分图像，网络拥有更大的感受野 重建质量不佳 EDSR 后采样 亚像素卷积 残差网络 L1损失 增大模型尺寸，降低训练难度...设计复杂，专用于显微镜超分 LIIT 后采样 亚像素卷积 残差网络 L1损失 连续表达学习，实现30倍的放大图像 生成图像光滑 二、RefSR模型统计 Table 2 RefSR model statistics...MASA —— 利用自然图像局部相关性，由粗到精进行匹配 利用双残差聚合模块（DRAM） 重构损失 感知损失 对抗损失 在保持高质量匹配的同时吗，利用图像的局部相关性，缩小特征空间搜索范围。
前端升采样网络，一般使用双三次（bicubic）插值直接将低分辨率图像插值到目标分辨率，然后深度卷积网络等模型重建高质量细节信息，这类方法显著降低了学习的难度，但是预先设定的升采样方法会引入模糊（noise...）、噪声放大（noise amplification）等问题，同时因为网络在前端即进行插值到高分辨率空间，所需的存储空间和耗时都远高于其他类型超分网络。...其中，全局残差学习（global residual learning）只是学习插值后得到的图像和高分辨率图像之间的残差，通过学习一张残差图来恢复高频细节；而局部残差学习（local residual learning...全变分损失（total variation loss）,主要是为了抑制生成图像中的噪声，一般定义是相邻像素之间差的绝对值，引入全变分损失可以使图像变得平滑。...网络插值（network interpolation），为了平衡视觉质量和图像保真度，可以对两个网络相应参数进行插值，来生成中间模型，不需要重训练就可以得到折中的超分结果。
Meanshift 适用于目标的色彩模型和背景差异比较大的情形，早期也用于人脸跟踪。由于 Meanshift 方法的快速计算，它的很多改进方法也一直适用至今。...针对边界效应，有2个典型处理方法：在图像上叠加余弦窗调制；增加搜索区域的面积。加余弦窗的方法，使搜索区域边界的像素值接近0，消除边界的不连续性。余弦窗的引入也带来了缺陷: 减小了有效搜索区域。...DSST fDSST 从DSST到fDSST做了特征压缩和scale filter加速即特征降维和插值，performance上升6.13%，fps上升83.37%。...由于HOG特征天然会降低响应分辨率(cell_size=4)，这里也采用简单粗暴的方法，将响应图的分辨率上采样到原始图像分辨率，也就是响应图插值以提高检测精度，方法是三角插值，等价于频谱添0，方法更加简单粗暴...多尺度数量是17(DSST中的一半)，响应图是1*17，这里也通过插值方法将尺度数量从17插值到33以获得更精确的尺度定位。
图3 卷积操作示意图 反卷积，则要实现从2×2的输入，得到4×4的输出，对应的就是下面的图4。 ? 图4 反卷积操作示意图 当然反卷积模块也可以采用一些线性插值法来实现，比如双线性插值，如下图5。...图5 双线性插值示意图 假如我们已经知道4个点，Q11=(x1,y1)，Q12=(x1,y2)，Q21=(x2,y1)，Q22=(x2,y2)，如果要知道任意点P的值P(x,y)，可以采用插值法。...首先对x方向进行线性插值： ? 然后再对y方向也进行线性插值： ? 当然还有其他插值方法，我们不再一一讲述。 另一方面，语义分割模型需要进行评测，在这里简单介绍其中的损失目标和评估指标。...与图像分类相比，区别仅在于将对整个图像的预测，转换到逐个像素的预测，最后取均值。当然如果要对不同像素做不同加权，或者对不同的类别进行加权，则可以设定经验加权值。...图18 注意力分割模型 另外图像金字塔[10]也是一种简单的多尺度技术，但是因为导致计算量的快速增加而不是很流行。
独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配； 3. 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量； 4. ...(3-2) 与公式(1-2)相同，m，n表示高斯模板的维度(由 ? 确定)。(x, y)代表图像的像素位置。 ? 是尺度空间因子，值越小表示图像被平滑的越少，相应的尺度也就越小。...对图像做降采样(隔点采样)。 ? 图像的金字塔模型是指，将原始图像不断降阶采样，得到一系列大小不一的图像，由大到小，从下到上构成的塔状模型。...组内下一层图像是由前一层图像按 ? 进行高斯模糊所得。式(3-7)用于一次生成组内不同尺度的高斯图像，而在计算组内某一层图像的尺度时，直接使用如下公式进行计算： ?...利用已知的离散空间点插值得到的连续空间极值点的方法叫做子像素插值（Sub-pixel Interpolation）。 ? 为了提高关键点的稳定性，需要对尺度空间DoG函数进行曲线拟合。
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