MyDLNote-Event : CVPR 2020 Event Enhanced High-Quality Image Recovery基于事件相机的高质量图像修复
Event Enhanced High-Quality Image Recovery Dataset, code, and more results are available at: https://github.com/Shi nyWang33/eSL-Net. (目前好像还不能用) [paper] : https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123580154.pdf My Note: 这篇文章的重大贡献是: 1. 同时处理事件相机的噪声、模糊和超分辨的强度图像重建; 2. 整个网络是可解释的,网络结构就是对稀疏编码解的结构; 3. 构造了一个数据集,包括 HR 的清晰强度图像;LR 的清晰强度图像;LR 的含噪声和运动模糊图像;事件相机序列。 本文是一个监督学习模型,从给定的 HR 清晰图像通过人工方式,得到一系列待处理的数据。看似不太合理,人工合成图像真的能适用于真实场景吗?因此,本文的结论特别指出:可以。 额,如果可以有改进,有两点:1,那当然不要用人工合成数据;2, 如果不用人工合成,那 pair 的图像好像不好获得,因此,要考虑无监督方法。 Abstract With extremely high temporal resolution, event cameras have a large