BriefGPT - AI 论文速递
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通过混合退化模型和鉴别器实现实际场景立体图像超分辨率
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种随机洗牌方法来模拟真实的降级因素，并在合成的数据集上训练深度神经网络，以提高视频超分辨率。结果显示，该方法在NRQM方面提高了7.1％，在BSRGAN方面提高了3.34％。同时，该论文还提出了一个包含高分辨率真实视频的数据集，可作为基准测试的参照。
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关键要点
- 该论文提出了一种随机洗牌方法来模拟真实的降级因素。
- 在合成的数据集上训练深度神经网络以提高视频超分辨率。
- 相较于 RealBasicVSR，在 NRQM 方面提高了 7.1%。
- 相较于 BSRGAN，提高了 3.34%。
- 论文提出了一个新的包含高分辨率真实视频的数据集，作为基准测试的共同参照。
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