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Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer Zhifei Zhang, Zhaowen Wang, Zhe Lin, Hairong Qi [ pdf ]
Natural and Realistic Single Image Super-Resolution With Explicit Natural Manifold Discrimination Jae Woong Soh, Gu Yong Park, Junho Jo, Nam Ik Cho [ pdf ], [ supp ]
3D Appearance Super-Resolution With Deep Learning Yawei Li, Vagia Tsiminaki, Radu Timofte, Marc Pollefeys, Luc Van Gool [ pdf ], [ supp ]
Fast Spatio-Temporal Residual Network for Video Super-Resolution Sheng Li, Fengxiang He, Bo Du, Lefei Zhang, Yonghao Xu, Dacheng Tao [ pdf ], [ supp ]
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Second-Order Attention Network for Single Image Super-Resolution Tao Dai, Jianrui Cai, Yongbing Zhang, Shu-Tao Xia, Lei Zhang [ pdf ], [ pdf ]
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EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis Mehdi S. M. Sajjadi, Bernhard Scholkopf, Michael Hirsch [ pdf ] [ Supp ][ video ]
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Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution Wei-Sheng Lai, Jia-Bin Huang, Narendra Ahuja, Ming-Hsuan Yang [ pdf ]
Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network Ying Tai, Jian Yang, Xiaoming Liu [ pdf ]
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network Christian Ledig, Lucas Theis, Ferenc Huszar, Jose Caballero, Andrew Cunningham, Alejandro Acosta, Andrew Aitken, Alykhan Tejani, Johannes Totz, Zehan Wang, Wenzhe Shi [ pdf ] [ poster ] [ video ]
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Simultaneous Super-Resolution and Cross-Modality Synthesis of 3D Medical Images Using Weakly-Supervised Joint Convolutional Sparse Coding Yawen Huang, Ling Shao, Alejandro F. Frangi [ pdf ] [ poster ]
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Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) SRCNN [ project ] [ pdf ] [ supplementary material ]
Neighborhood Regression for Edge-Preserving Image Super-Resolution Yanghao Li, Jiaying Liu, Wenhan Yang and Zongming Guo IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Brisbane, Australia, Apr. 2015. [ project ]
Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang ECCV 2014 SRCNN [ project ] [ pdf ]
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Video Super-Resolution Based on Spatial-Temporal Recurrent Neural Networks Wenhan Yang, Jiashi Feng, Guosen Xie, Jiaying Liu, Zongming Guo and Shuicheng Yan Computer Vision and Image Understanding (CVIU), , , March. 2018. [ project ]
Video Super-Resolution With Convolutional Neural Networks Armin Kappeler ; Seunghwan Yoo ; Qiqin Dai ; Aggelos K. Katsaggelos IEEE Transactions on Computational Imaging [ pdf ]
High Quality Remote Sensing Image Super-Resolution Using Deep Memory Connected Network Wenjia Xu; Guangluan XU; Yang Wang; Xian Sun; Daoyu Lin; Yirong WU IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote SensingSymposium [ pdf ]
Domain Generalization是Domain Adaptation的一种特殊问题，在DA的基础上，DG的目的为对于 任意不可见 的目标域都有很强的鲁棒性。
各源域 及目标域 之间的Momment距离定义为源域与目标域的距离及各源域之间的距离。公式如下：
目标函数表示为 个源域的分类损失加上前述
S-T的对齐比较有效。
这是一篇ICCV2019的论文。 实际中，标注数据和非标注数据往往存在数量级的差距，标注数据的分布和非标注数据差距（可认为是真实分布）也很大。本文通过对抗学习拉齐标注数据和非标注数据的分布，此外参考mixup方法利用非标注数据尝试解决标注数据较少的问题。
如下，是本文的loss公式，公式分为两部分， 第一部分表示分类任务，第二部分表示对抗学习。
具体地，对抗损失如下， 为样本属于标注样本 还是非标注样本 的分类函数。通过对抗学习，可以将标注样本和非标注样本的特征 拉到同一空间。
此外，为了解决标注样本数量较少的问题，本文采用mixup方法利用非标注样本，公式如下，非标注样本的类别标签 由分类器生成。鉴别器的标签 也进行mixup。
下图是在SVHN数据集上的表现及跟STOA方法的对比。
整体流程如下：
Episodic的效果
李文
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
知网下载论文的方法如下：
一、工具／原料：
华为 Matebook 15、Windows 10、Chrome 、知网（网页）。
二、具体步骤：
1、百度检索“中国知网”。
2、打开中国知网后，将搜索方式设置为主题。
3、输入想要搜索的主题，按回车键进行搜索。
4、在显示列表中找到想要下载的文章，点击文章标题打开该网页。
5、在下方显示有两种下载方式，分别是“PDF 下载”和“CAJ 下载”。
6、如果下载 CAJ 文献，则必须在电脑中安装 CAJViewer 这款软件，依据个人电脑软件和喜好选择下载即可。
7、有的文献还支持 HTML 阅读，也就是在线阅读，这样就省去了下载步骤。
我开通了校园网，但是我使用的校外访问。
在登录知网的时候，你是看下右下角有个 校外访问 ，你点进去登录试试。
我提前说明一下，我是买了校园网的，但是我用的我手机的wifi热点连上得网络，然后使用的是“校外访问”登录上去的。登录成功后显示的是你的学校的名字，不是你个人的名字。
有CAJ 和PDF两种格式的论文，PDF格式，大部分电脑都有自带的软件，比如WORD,WPS,ADOBE等等。但是CAJ，英文是China acdamic Joural 中国学术期刊，这种格式你需要下载E-STUDY 或者叫什么CAJ浏览器，我觉得E-study比较好，因为这个都嫩用，CAJ浏览器只能看CAJ的。
另外，我找到这篇文章，你可以自己看！
（网页链接）
下载知网论文步骤：
我是在家使用的知网，用的是文献党下载器（），在文献党下载器资源库，双击“知网”名称进入知网首页，首页有很多检索项，可以根据自己已知内容来选择：
例如输入关键词“乡村振兴”能检索出很多篇相关文献，在相关文献页，可以勾选左侧工具栏选项添加检索条件，还可以选择文献类型比如是学术期刊、学位论文、会议等进行二次检索：
例如需要下载今天才首发的这篇最新文献，点击篇名打开文献：
在文献详情页点击PDF下载全文：
下载好的全文：
下载参考文献可以点击文献详情页的引号标识：
另外，下载知网硕博论文是CAJ格式，需要下载知网阅读器才能打开下载的文件，但很多人反应该阅读器不好用，所以下载知网博硕论文可以把知网转换成英文版知网，再输入篇名检索就能下载到PDF格式的全文了，下载后的仍然是中文：
最后说下知网的高级检索，知网的高级检索页，点击“学术期刊”会出现“文献来源类别”选项可选核心期刊：
点击“学位论文”会出现“优秀论文级别”选项：
以上就是在家使用知网的途径及使用知网的常用几个功能。
有Ipad版本 可以之际打开CAJ等格式
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解决方法：1.下载Tampermonkey百度Tampermonkey，下载对应浏览器的插件2.安装CNKI Pdf Download，左键安装好的插件，然后获取新脚本进入Greasy fork社区查找CNKI，下载安装，其实类似的插件很多，3.下载论文方法：比如我们在cnki中查找【石墨烯】我们找到一篇硕士论文，点击进入安装该插件之后，发现文章后面出现了一个下载按钮，但是测试了下，并没有用然后进入该文章，点击pdf下载之后。
是因为版权的问题。并非所有的论文都能下载，有些论文下载的过程中，会涉及到版权，即使中国知网收录了该论文，也要支付相关的版权，很多大学向中国知网支付了费用，但是并不是全部费用，所以学生在下载论文的过程中会发现，很多论文的右边有带锁的字样。专业老师在线权威答疑