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Junit执行器Runner探索之旅
单元测试是每个程序员必备的技能，而Runner是每个单元测试类必有属性。本文通过解读Junit源码，介绍junit中每个执行器的使用方法，让读者在单元测试时，可以灵活的使用Runner执行器。
一、背景
在今年的敏捷团队建设中，…
天呐！惊人的Springboot测试.Springboot测试类之@RunWith注解
Springboot测试类之RunWith注解 Springboot测试类之RunWith注解 Springboot测试类之RunWith注解
runWith注解作用：
RunWith就是一个运行器RunWith(JUnit4.class)就是指用JUnit4来运行RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)，让测试运行于
Spring测试…
python爬虫——使用requests抓取百度贴吧小说，极客学院
1.抓取界面 def getHtml(url):#构造头部headers{User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/44.0.2403.157 Safari/537.36}#用requests获得网页gethtmlrequests.get(url,headersheaders)return gethtml.text 2.生成多页列…
使用python移动飞信模块发送短信
作者：miaoo 1.应用场景 由于自己做的一个系统需要用到发送短信到自己手机的功能，于是搜索了一下，发现了一个通过移动飞信通道发送短信开源库：PyFetion PyFetion 模拟实现了飞信的通信协议，所以能够实现的功能非常多&a…
Gated Multiple Feedback Network for Image Super-Resolution（GMFN SISR BMVC2019）
该文章是在SRFBN（CVPR2019）上的改进，作者也是同一个人。但是为什么这篇文章只能发BMVC,这只是一个C类会议。
摘要：在前馈网络中，信息是不断向前传递，所以导致高层的信息无法被底层充分利用。
1、简介
高…
视频超分技术是指什么？
简介
超分辨率技术（Super Resolution），是通过硬件或软件的方法提高图像或视频帧的分辨率， 通过一系列低分辨率图像获取到高分辨率图像的过程。
目前超分辨率技术主要可以分为两类，单图像超分辨率（Single …
【论文翻译】3461 AdderSR Towards Energy Efficient Image Super-Resolution（个人粗略翻译）
AdderSR: Towards Energy Efficient Image Super-Resolution【3461】 本文仅为根据博主个人理解的翻译，如有错误或不准确之处，敬请各位读者指出 摘要：
本文使用加法器神经网络（AdderNet）研究单幅图像超分辨率问题。与…
【论文阅读笔记】用于真实图像超分辨率的一种局部判别学习方法（LDL）
Abstract:
具有生成对抗网络的单图像超分辨率由于其具有产生丰富细节的潜力而备受关注。但是GAN的训练过程具有不稳定性，在生成细节的同时也会产生在感官上令人不舒服的伪影。在此篇论文中作者证明了可以训练基于GAN的SISR模型，该模型在可以稳定地生成在…
图像超分辨率-《Perception-Oriented Single Image Super-Resolution using Optimal Objective Estimation》论文阅读与翻译
引言
浅浅阅读下论文，毕竟是研究生期间一直研究的课题，下面开始阅读论文。
论文地址：[2211.13676] Perception-Oriented Single Image Super-Resolution using Optimal Objective Estimation (arxiv.org)
论文项目链接： seungh…
ECCV2020Workshop-PAN-270k参数量SISR网络 | Efficient Image Super-Resolution Using Pixel Attention
只说了参数量却没有比较速度，此外PA应用在大的网络中会降低性能！ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.01073.pdf Github地址：https://github.com/zhaohengyuan1/PAN Abstract： 这项工作旨在设计一种用于图像超分辨率…
学习日志（一）：与SISR相关又没用的一些概念
毕竟也算是一只脚尖迈进了AI的大门（给自己画个妆，各位看官别见笑），所以一些基本概念还是要了解的，那就从人工智能开始吧…
1.人工智能 人工智能是计算机科学的一个分支，主要研究、开发用于模拟、延伸和扩…
Deep Learning for Single Image Super-Resolution: A Brief Review SISR综述分析
Contents 1. Introduction2. Background3. Deep architectures for SISR4. Optimization objectives for DL-Based SISR5. Trends and challenges6. ConclusionReferences （预计12月15日之前更完。。。） 1. Introduction
这是一篇19年的文章，…
OverNet-250FPS SISR实时算法- | Lightweight Multi-Scale Super-Resolution with Overscaling Network
SISR实时性问题一直比较关注，之前的IMDN在速度方面还差那么一点。这篇文章号称达到250FPS，却没有跟IMDN比较，感觉很奇怪~ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.02382.pdf github地址：https://github.com/Yaziwel/Over…
【阅读笔记】提升example-based SISR七个技巧
论文信息
【Seven ways to improve example-based single image super resolution】-Radu Timofte, 2016, CVPR
论文链接
提升example-based single image SR的七个技巧。
前置内容
数据集：Train91, Set5, Set14, B100, L20
对比方法:Yang, Zeyde, ANR, A+, SRCNN
Yang…
【图像超分辨率重建】——“SISR 中的Edge-Based 损失函数”论文精读
2018-Edge-Based Loss Function For Single Image Super Resolution
基本信息
作者： George Seif, Dimitrios Androutsos 期刊： IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING (ICASSP) 引用： 10 摘要&#x…
NTIRE2020~21 SISR超分 总结
18~20 参考https://blog.csdn.net/weixin_46773169/article/details/108833993
目录
NTIRE 2021 Learning the Super-Resolution Space Challenge
一、任务
二、评价标准
三、结果
NTIRE 2021 Challenge on Burst Super-Resolution: Methods and Results
一、任务
二、…
多层级的SISR算法
下列是多层级的基于Vision-Transformer的单图像超分算法小结： (以下所列文章均转载于博主暖风，博客首页链接：暖风) 多层级SISR 1、Swin-Transformer2、Swin-T for SISR3、HIPA4、ESRT 1、Swin-Transformer
Swin-T 博主暖风论文笔记…
和输入多张图像的基于参考的图像(RefSR))
深度学习的图像超分技术综述-输入单张图像(SISR)和输入多张图像的基于参考的图像(RefSR)
参考：杨才东 等：深度学习的图像超分辨率重建技术综述 文章目录 前言 一、SISR模型统计 二、RefSR模型统计 前言
输入为单张图像和多张图像：
SISR方法输入一张低分辨率图像，利用深度神经网络学习LR-HR图像对之间的映射关系&#…
CVPR2020-对偶回归与SISR | Closed-loop Matters：Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution
思想很新，效果也很好，CVPR的文章的确质量挺高。可以拿来作为改进的baseline。 Github : https://github.com/guoyongcs/DRN. Abstract：
通过学习从低分辨率(LR)图像到高分辨率(HR)图像的非线性映射函数，深度神经网络在图像超分辨…