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Urban100
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新的GB-LSR方法提供更快、连续的图像重建
研究人员推出了一种新颖的局部光谱图像表示方法GB-LSR，该方法专为高效、连续的图像重建和超分辨率而设计。该方法将图像划分为块，每个块具有源自共享卷积特征和单一全局带宽标量的系数。与现有方法相比，GB-LSR在原生重建基准测试中表现出优越的性能，在显著更快的推理速度下实现了更高的PSNR和LPIPS分数。该方法在任意尺度超分辨率任务中也显示出潜力，提供了具有改进速度和降低内存使用量的有竞争力结果。
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QuantSR+ 框架提升低比特量化图像超分辨率性能
研究人员开发了 QuantSR+，一个旨在提升使用低比特量化的图像超分辨率模型性能的新框架。该方法解决了模型压缩到 2-4 比特时常出现的显著性能下降问题。QuantSR+ 在量化算子、网络架构和训练策略方面进行了改进，以在准确性和效率之间取得更好的平衡。