[B! super-resolution][stereo] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

super-resolutionとstereoに関するarxiv_readerのブックマーク (23)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2409.16947v1
arxiv_reader 2024/09/26
super-resolution

arXiv reaDer

stereo

benchmark

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2408.07516v2
arxiv_reader 2024/08/15
arXiv reaDer

super-resolution

attention

pre-training

arXiv

stereo
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2407.03598v1
arxiv_reader 2024/07/08
transformer

arXiv reaDer

stereo

benchmark

domain

super-resolution

arXiv

dataset

pre-training
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2406.16001v1
arxiv_reader 2024/06/25
arXiv

representation

attention

stereo

learning

convolutional

arXiv reaDer

super-resolution

domain
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2405.08423v1
arxiv_reader 2024/05/15
detection

benchmark

attention

reconstruction

convolutional

super-resolution

stereo

arXiv reaDer

dataset

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2405.05497v1
arxiv_reader 2024/05/10
stereo

super-resolution

arXiv reaDer

attention

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.13330v2
arxiv_reader 2024/04/29
super-resolution

attention

segmentation

arXiv reaDer

arXiv

robot

stereo

identification
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.07934v1
arxiv_reader 2023/12/14
super-resolution

synthesis

computer vision

dataset

stereo

arXiv reaDer

domain

arXiv
リンク
ステレオ画像超解像度のためのハイブリッドトランスフォーマーと CNN アテンションネットワーク
arxiv_reader 2023/05/10
画像復元タスクでは、多段階戦略が頻繁に使用されます。トランスフォーマーベースの手法は、単一画像の超解像度タスクでは高い効率を示していますが、ステレオ超解像度タスクでは CNN ベースの手法に比べて大き

transformer

arXiv

stereo

attention

super-resolution

arXiv reaDer

CNN

bias

augmentation
リンク
SwinFSR: SwinIR と周波数領域の知識を使用したステレオ画像の超解像
arxiv_reader 2023/04/26
ステレオイメージ超解像度 (stereoSR) は、携帯電話、自動運転車、およびロボットにデュアルカメラが広範に導入されているため、近年大きな注目を集めています。この作業では、元は単一の画像復元用

robot

transformer

domain

super-resolution

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

stereo

residual

attention
リンク
Refusion: 潜在空間拡散モデルによる大規模でリアルな画像復元の有効化
arxiv_reader 2023/04/18
この作業は、現実的な画像復元における拡散モデルの適用性を向上させることを目的としています。具体的には、ネットワークアーキテクチャ、ノイズレベル、ノイズ除去ステップ、トレーニングイメージサイズ、

arXiv

adversarial

stereo

super-resolution

U-Net

compression

denoising

arXiv reaDer

dataset
リンク
立体画像超解像のためのクロスビュー階層ネットワーク
arxiv_reader 2023/04/14
ステレオイメージの超解像は、ビュー全体で補完的な情報を活用することにより、高解像度のステレオイメージペアの品質を向上させることを目的としています。優れたパフォーマンスを達成するために、多くの方法

arXiv

super-resolution

pre-training

convolutional

arXiv reaDer

reconstruction

attention

stereo
リンク
PFT-SSR: 立体画像超解像用視差融合トランス
arxiv_reader 2023/03/27
ステレオ画像の超解像は、双眼鏡システムによって提供される補足情報を活用することにより、画像の超解像のパフォーマンスを向上させることを目的としています。以前の方法は有望な結果を達成しましたが、クロスビュ

transformer

arXiv reaDer

arXiv

super-resolution

stereo

reconstruction
リンク
デュアルビューの相互注意によるステレオ画像の雨の除去
arxiv_reader 2022/11/21
視差のある左右のビュー画像を含むステレオ画像は、雨の除去や超解像など、最近の低視力タスクの解決に利用されています。通常、立体画像復元法は、暗黙的または明示的にデュアルビュー間の視差を学習することによ

learning

estimation

stereo

attention

pose

arXiv

monocular

dataset

arXiv reaDer

super-resolution
リンク
H2-Stereo：高速・高解像度立体映像システム
arxiv_reader 2022/08/05
高速、高解像度の立体視 (H2-Stereo) ビデオにより、動的な 3D コンテンツを細かい粒度で知覚できます。ただし、H2-Stereo ビデオの取得は、市販のカメラでは依然として困難です。既存の

stereo

arXiv

arXiv reaDer

domain

super-resolution

3D

video

synthesis

dataset
リンク
知覚指向のステレオ画像超解像
arxiv_reader 2022/07/15
ディープラーニングベースのステレオ画像超解像（StereoSR）に関する最近の研究により、StereoSRの開発が促進されています。ただし、既存のStereoSRモデルは、主に定量的評価指標の改善に重

super-resolution

stereo

learning

estimation

arXiv reaDer

arXiv

metric
リンク
ステレオ画像の超解像に関するNTIRE2022の挑戦：方法と結果
arxiv_reader 2022/04/21
この論文では、新しいソリューションと結果に焦点を当てて、ステレオ画像の超解像（低解像度ステレオ画像のペアでの豊富な詳細の復元）に関する最初のNTIREの課題を要約します。この課題には、標準的なバイキュ

super-resolution

benchmark

arXiv

stereo

arXiv reaDer
リンク
NAFSSR：NAFNetを使用したステレオ画像の超解像
arxiv_reader 2022/04/20
ステレオ画像の超解像は、双眼システムによって提供される補足情報を利用することにより、超解像結果の品質を向上させることを目的としています。妥当なパフォーマンスを得るために、ほとんどの方法は、モジュールや

arXiv

dataset

stereo

super-resolution

arXiv reaDer

loss function

attention
リンク
教師なしステレオ対応学習のための視差注意
arxiv_reader 2021/10/13
ステレオイメージペアは、3Dシーンキューを左イメージと右イメージ間のステレオ対応にエンコードします。ステレオ画像内の3Dキューを活用するために、最近のCNNベースの方法は、一般にコストボリューム技術

learning

super-resolution

unsupervised

stereo

arXiv reaDer

arXiv

CNN

attention

3D

dataset
リンク
超解像によるマルチビューステレオの改善
arxiv_reader 2021/07/29
今日、マルチビューステレオ技術は、特に高解像度の画像から開始する場合に、堅牢で詳細な3Dモデルを再構築することができます。ただし、古い写真を扱う場合や、ハードウェアが取得できるデータ量に制約がある場合

arXiv reaDer

arXiv

stereo

super-resolution

3D
リンク
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