至2023年超分的sota算法都有什么
时间: 2024-05-20 12:16:04 浏览: 10
随着深度学习技术的不断发展,超分辨率算法也在不断地更新和提升。以下是一些目前被认为是SOTA(State-of-the-art)的超分辨率算法:
1. ESRGAN(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks):这是一种基于对抗生成网络(GAN)的算法,能够生成高质量的超分辨率图像。ESRGAN在2018年提出,相比于之前的SRGAN算法,在视觉效果和定量评价上都有了很大的提升。
2. RCAN(Residual Channel Attention Networks):这是一种基于残差注意力网络的算法,能够有效地提高超分辨率图像的质量。RCAN在2018年提出,相比于之前的SRCNN算法,在视觉效果和定量评价上都有了很大的提升。
3. RDN(Residual Dense Network):这是一种基于残差密集网络的算法,能够有效地提高超分辨率图像的质量。RDN在2018年提出,相比于之前的SRResNet算法,在视觉效果和定量评价上都有了很大的提升。
4. EDVR(Enhanced Deep Video Restoration):这是一种基于视频修复的算法,能够对视频进行超分辨率重建和去噪等操作。EDVR在2019年提出,相比于之前的基于单张图像的算法,在处理视频时能够更好地保持连续性和稳定性。
5. SAN(Scale Aggregation Network):这是一种基于多尺度特征融合的算法,能够有效地提高超分辨率图像的质量。SAN在2020年提出,相比于之前的基于单尺度特征的算法,在处理多尺度图像时能够更好地保持细节和纹理。
总之,随着深度学习技术的不断进步,超分辨率算法的质量和效果也在不断提高。未来还有可能会出现更多更先进的算法。
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