本文盘点CVPR 2020 所有超分辨率（Super-Resolution，SR）技术相关论文，总计21篇，超分辨率是CV领域传统方向，下面这张图让你一眼明白它要做什么。

图片来自CVPR2019 Meta-SR算法论文

SR提升图像分辨率，又能增加图像细节，让放大的图像看起来不那么“辣眼睛”。

这21篇文章中方向以做图像超分辨率居多有10篇，视频超分辨率3篇，人脸超分辨率2篇，特定领域超分辨率即深度图、光场、高光谱图像超分辨率各1篇，零样本超分辨率1篇，探索专用于超分辨率的数据增广方法的1篇，最后还有一篇超分辨率技术的有趣应用：语义分割1篇。

难能可贵的是，21篇论文中13篇已经或者即将开源代码，CV君也一并将代码地址列出了，方便更多的人研究。

另外，比较有意思的是，这21篇论文中有15篇为国内研究机构所发表，或者第一作者为华人，可见华人在此领域的影响力巨大。

大家可以在：

http://openaccess.thecvf.com/CVPR2020.py

按照题目下载这些论文。

如果想要下载所有CVPR 2020论文，请点击这里：

• 重磅！CVPR 2020 论文今起全面开放下载，含主会和workshop

   图像超分辨率

[1].Closed-Loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution

作者 | Yong Guo, Jian Chen, Jingdong Wang, Qi Chen, Jiezhang Cao, Zeshuai Deng, Yanwu Xu, Mingkui Tan

单位 | 华南理工大学；Guangzhou Laboratory；微软亚洲研究院；百度

代码 | https://github.com/guoyongcs/DRN

[2].EventSR: From Asynchronous Events to Image Reconstruction,

Restoration, and Super-Resolution via End-to-End Adversarial Learning

作者 | Lin Wang, Tae-Kyun Kim, Kuk-Jin Yoon

单位 | 韩国科学技术院；伦敦帝国学院

视频 | https://www.youtube.com/watch?v=OShS_MwHecs

数据集 | https://github.com/wl082013/ESIM_dataset

[3].Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision

作者 | Shunta Maeda

单位 | Navier Inc

[4].Correction Filter for Single Image Super-Resolution: Robustifying Off-the-Shelf Deep Super-Resolvers

作者 | Shady Abu Hussein, Tom Tirer, Raja Giryes

单位 | 以色列特拉维夫大学

[5].Residual Feature Aggregation Network for Image Super-Resolution

作者 | Jie Liu, Wenjie Zhang, Yuting Tang, Jie Tang, Gangshan Wu

单位 | 南京大学

[6].Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution

作者 | Kai Zhang, Luc Van Gool, Radu Timofte

单位 | 苏黎世联邦理工学院

代码 | https://github.com/cszn/USRNet（PyTorch）

[7].Image Super-Resolution With Cross-Scale Non-Local Attention and Exhaustive Self-Exemplars Mining

作者 | Yiqun Mei, Yuchen Fan, Yuqian Zhou, Lichao Huang, Thomas S. Huang, Honghui Shi

单位 |  IFP Group；地平线机器人；俄勒冈大学

代码 | https://github.com/SHI-Labs/Cross-Scale-Non-Local-Attention（PyTorch）

[8].Unified Dynamic Convolutional Network for Super-Resolution With Variational Degradations

作者 | Yu-Syuan Xu, Shou-Yao Roy Tseng, Yu Tseng, Hsien-Kai Kuo, Yi-Min Tsai

单位 | 中国台湾联发科技

[9].Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution

作者 | Fuzhi Yang, Huan Yang, Jianlong Fu, Hongtao Lu, Baining Guo

单位 | 上海交通大学；微软研究院

代码将开源，解读请见今天推送的另一篇文章。

[10].Robust Reference-Based Super-Resolution With Similarity-Aware Deformable Convolution

作者 | Gyumin Shim, Jinsun Park, In So Kweon

单位 | 韩国科学技术院

   视频超分辨率

[11].TDAN: Temporally-Deformable Alignment Network for Video Super-Resolution

Yapeng Tian, Yulun Zhang, Yun Fu, Chenliang Xu

单位 | 罗切斯特大学；东北大学

代码 | https://github.com/YapengTian/TDAN-VSR-CVPR-2020

[12].Zooming Slow-Mo: Fast and Accurate One-Stage Space-Time Video Super-Resolution

作者 | Xiaoyu Xiang, Yapeng Tian, Yulun Zhang, Yun Fu, Jan P. Allebach, Chenliang Xu

单位 | 普渡大学；罗切斯特大学；东北大学

代码 | https://github.com/Mukosame/ZoomingSlowMo-CVPR-2020

[13].Video Super-Resolution With Temporal Group Attention

作者 | Takashi Isobe, Songjiang Li, Xu Jia, Shanxin Yuan, Gregory Slabaugh, Chunjing Xu, Ya-Li Li, Shengjin Wang, Qi Tian

单位 | 清华；华为诺亚方舟实验室

代码 | https://github.com/junpan19/VSR_TGA（即将）

   人脸超分辨率

[14].Learning to Have an Ear for Face Super-Resolution

作者 | Givi Meishvili, Simon Jenni, Paolo Favaro

单位 | 伯尔尼大学

代码 | https://github.com/gmeishvili/ear_for_face_super_resolution(即将)

网站 | https://gmeishvili.github.io/ear_for_face_super_resolution/index.html

[15].Deep Face Super-Resolution With Iterative Collaboration Between Attentive Recovery and Landmark Estimation

作者 | Cheng Ma, Zhenyu Jiang, Yongming Rao, Jiwen Lu, Jie Zhou

单位 | 清华大学等

代码 | https://github.com/Maclory/Deep-Iterative-Collaboration

   深度图超分辨率

[16].Channel Attention Based Iterative Residual Learning for Depth Map Super-Resolution

作者 | Xibin Song, Yuchao Dai, Dingfu Zhou, Liu Liu, Wei Li, Hongdong Li, Ruigang Yang

单位 | 百度；澳大利亚国立大学等

   光场图像超分辨率

[17].Light Field Spatial Super-Resolution via Deep Combinatorial Geometry Embedding and Structural Consistency Regularization

作者 | Jing Jin, Junhui Hou, Jie Chen, Sam Kwong

单位 | 香港城市大学；香港浸会大学

代码 | https://github.com/jingjin25/LFSSR-ATO

   高光谱图像超分辨率

[18].Unsupervised Adaptation Learning for Hyperspectral Imagery Super-Resolution

作者 | Lei Zhang, Jiangtao Nie, Wei Wei, Yanning Zhang, Shengcai Liao, Ling Shao

单位 | 阿联酋起源人工智能研究院(IIAI)；西北工业大学

代码 | https://github.com/JiangtaoNie/UAL

   零样本超分辨率

[19].Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution

作者 | Jae Woong Soh, Sunwoo Cho, Nam Ik Cho

单位 | 首尔大学

代码 | https://github.com/JWSoh/MZSR

   用于超分辨率的数据增广

[20].Rethinking Data Augmentation for Image Super-resolution: A Comprehensive Analysis and a New Strategy

作者 | Jaejun Yoo, Namhyuk Ahn, Kyung-Ah Sohn

单位 | 洛桑联邦理工学院；亚洲大学

   超分辨率用于语义分割

[21].Dual Super-Resolution Learning for Semantic Segmentation

作者 | Li Wang, Dong Li, Yousong Zhu, Lu Tian, Yi Shan

单位 |  Xilinx Inc；中科院

代码 | https://github.com/wanglixilinx/DSRL

更多阅读：

CVPR 2020 论文大盘点-人脸技术篇

CVPR 2019 论文大盘点-超分辨率篇

备注：超分辨率

超分辨率交流群

图像视频超分辨率，可见光、红外、遥感超分辨率等技术，

若已为CV君其他账号好友请直接私信。

我爱计算机视觉

微信号:aicvml

QQ群:805388940

微博知乎:@我爱计算机视觉

投稿:amos@52cv.net

网站:www.52cv.net

在看，让更多人看到