{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期部分”:[[2024,9,12],“日期时间”:“2024-09-12T04:13:28Z”,“时间戳”:1726114408744},“发布者位置”:“Cham”,“引用计数”:66,“发布商”:“Springer International Publishing”,“isbn-type”:[{“键入”:“打印”,“值”:“9783030670696”}{“type”:“电子”,“value”:“9783030670702”}],“license”:[{“start”:{“date-parts”:[[2020,1,1]],“date-time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1577836800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://\www.springer.com\/tdm”},{“start”:{“date-ports”:[20200,1]],2020-01-01T00:00:00Z“,”时间戳“:1577836800000},”内容版本“:”vor“,“delay-in-days”:0,“URL”:“http:\/\/www.springer.com\/tdm”},{“start”:{“date-parts”:[[2020,1,1]],“date-time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1577836800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days“:0,”URL“https:\/\www.springer.com\/tdm”}1,1]],“日期时间”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1577836800000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.springer.com/tdm”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[2020]]},”DOI“10.1007\/978-3-030-67070-2_1”,“type”:“book-capter”,“created”“:{”日期部分“:[[2021,1,29]],”日期时间“:“2021-01-29T15:02:51Z”,“时间戳”:1611932571000},“页面”:“5-40”,“更新策略”:“http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy”,“源”:“Crossref”,《is-referenced-by-count》:34,“标题”:[“AIM 2020高效超分辨率挑战:方法和结果”],“前缀”:“10.1007”,”作者“:[{”给定“:“Kai”,“family”:“Zhang”,“sequence”:“第一个”,“affiliation”:[]},{“given”:“Martin”,“family”:“Danelljan”,“sequence”:“additional”,“affeliance”:[]}“:[]},{”given“:”Jie“,”family“:“Tang”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Gangshan”,“family”:“Wu”,“serquence”,“additionable”:“affidiation”:[]}序列“:”附加“,”从属“:[]},{“given”:“Chenghua”,“family”:“Li”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]}“文毅”、“家族”:“王”、“序列”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Xiaohong”,“family”:“Liu”,“sequence”:“addressive”,“filiation“:[]{”given“:”Hengyuan“,”family“:”Zhao“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]},“givent”:“Xiangtao”,“家人”:“Kong”,“序列”:“附加的”,“从属关系”:[]{“given”“隶属关系”:[]},{“给定”:“余”,“家庭”:“乔”,“序列”:“附加”,“从属”:[]},{“给定”:“超”,“家族”:“侗”,“顺序”:“额外”,“隶属”:[]},}“给定的”:“小童”,“家人”:“罗”,“次序”:“添加”,“附属”:[]}“:”张“,”序列“:”附加“,“从属关系”:[]},{“给定”:“弥勒”,“家族”:“隋”,“序列”:“附加”,“从属”:[]},}“给定的”:“库尔德普”,“家庭”:“普洛希特”,“顺序”:“额外”,“隶属关系”:[]}:“附加”,“从属关系”:[]},{“给定”:“志强”,“家庭”:“郎”,“序列”:“附加”,“从属关系”:[]},{“给定”:“江涛”,“家族”:“聂”,“顺序”:“额外”,“隶属关系”:[]}、{“给出”:“卫”,“家人”:“魏”,“次序”:“添加”,“附属关系”:【】},}“给定的”:“雷”,“家”:“张”,“时序”:“新增”,“归属关系”:〔〕},“family”:“Muqeet”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Jiwon”,“family”:“Hwang”,“sequence”:“addressive”,“abfiliation“:[]{”given“:Subin”,“家族”:“Yang”,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]},”givent“:”JungHeum“,”family“:”Kang“附加”,“从属关系”:[]},{“给定”:“Yong-Woo”,“family”:“Kim”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Yanyun”,“family”:“Qu”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Jeon”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Jun Ho”,“family”:“Choi”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Jun Hyuk”,“family”:“Kim”,“序列”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Jong-Seok”,“family”:“Lee”,“sequence”:“addressive”,“filiation“:[]{”given“,”family“:”Marty“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]},”givent“:”Eric“,”家人“:”马蒂“,”序列“:”附加“,“affaliance”:[]{”给定:“Dongliang”,“家庭”:“Xioning”:“”附加“,”从属“:[]},{”给定“:“Siang”,“family”:“Chen”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Lin”,”family“:”Zha“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]{,”given“:”Jiande“,”faily“:“family”:“Lu”,“sequence”:“additional”,“从属关系”:[]},{“给定”:“海城”,“家庭”:“王”,“序列”:“附加”,“从属”:[]},}“给定的”:“维尼思”,“家族”:“巴斯卡拉”,“顺序”:“额外”,“隶属关系”:[]}、{“已知”:“亚历克斯”,“家人”:“列文斯坦”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]}“附加”,“从属关系”:[]},{“给定”:“Allan”,“family”:“Jepson”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Xiangzhen”,“家人”:“Kong”,“sequence”:“additionable”,“filiation“:[]{”,{”given“:”Tongtong“,”family“:”Zhao“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]},“,”“family”:“Hrishikesh”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Densen”,“family”:“Puthussery”,“segment”:“附加”,“从属”:[]},}“giving”:“C.V.”,“家族”:“Jiji”,”sequence“:”additional序列“:”附加“,”从属“:[]},{“given”:“Jie”,“family”:“Cai”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“给定的”:“淄博”,“家庭”:“Meng”,“sequence”:“additionable”,“filiance”:[]},}“giving”:“嘉明”,“家族”:“丁”,“序列”:“additional”、“affidiation”:[]}“学慧”、“家庭”:“王”、“序列”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Qiong”,“family”:“Yan”,“sequence”:“addressive”,“filiation“:[]{”given“:”Yuzhi“,”family“:”Zhao“,”sequence“:”additional“:[]},{”给定“:”文豪“,“家庭”:“王”,“序列”:“附加”,“从属关系”:[]},{“给定”:“振冰”,“家族”:“刘”,“顺序”:“额外”,“隶属关系”:[]}、{“给出”:“如石”,“家庭“:”兰“,”序列“:”附加“,”从属关系“:[]neneneep、{”给定“:”拉奥·穆罕默德“,”家族“:”乌默尔“,”顺序“:”额外“,“从属”:[]}、}“给定的”:“基督徒”,“family“:”Micheloni“,”sequence“:“additional”,“affiliation”:[]}],“member”:“297”,“published-on-line”:{“date-parts”:[2021,1,30]]},“reference”:[{“key”:“1_CR1”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Agustsson,E.,Timofte,R.:NTIRE 2017单图像超分辨率挑战:数据集与研究。In:IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR)研讨会,2017年7月”,“DOI”:“10.1109\\CVPRW.2017.150”},{“key”:“1_CR2”,“DOI断言”:“crossref”,“非结构化”:“Bahat,Y.,Michaeli,T.:可探索的超分辨率。在:IEEE计算机视觉和模式识别会议(2020)”,“DOI”:“10.1109\\CVPR42600.2020.00.279”},{“key”:“1_CR3”,“非结构化”:“Bell-Kligler,S.、Shocher,A.、Irani,M.:使用内部GAN进行盲超分辨率核估计。摘自:《神经信息处理系统进展》,第284\u2013293(2019)页“},{“key”:“1_CR4”,“unstructured”:“Cai,H.,Gan,C.,Han,S.:一劳永逸:训练一个网络并将其专门化以实现高效部署。arXiv预印本arXiv:1908.09791(2019Cai,Y.等人:学习多人姿势估计的精细局部表示。arXiv预印本arXiv:2003.04030(2020)“,”DOI“:”10.1007\/978-3-030-58580-8_27“},{“key”:“1_CR6”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Chen,S.,Huang,K.,Claesen,L.,Li,B.,Xiong,D.,Jiang,H.:通过细粒度通道修剪的基于自适应混合合成的超分辨率网络。In:Bartoli,A.,Fusiello,A.(eds.)ECCV 2020,LNCS 12537,第119\u2013135页。Springer,Cham(2020)“,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-67070-2_7”},{“key”:“1_CR7”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ding,X.,Ding,G.,Guo,Y.,Han,J.:Centriptal SGD,用于修剪具有复杂结构的非常深的卷积网络。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,第4943\u20134953页(2019)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00508”},{“key”:“1_CR8”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ding,X.,Guo,Y.,Ding,G.,Han,J.:ACNet:通过不对称卷积块增强强大CNN的内核骨架。摘自:IEEE国际计算机视觉会议(ICCV),2019年10月”,“DOI”:“10.1109\/ICCV.2019.00200”},{“key”:“1_CR9”,“series-title”:“计算机科学讲义”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”184“,“DOI:”10.1007\/978-3319-10593-2_13“,“volume-title”:”计算机视觉\u2013 ECCV 2014“,“author”:“C Dong”,“year”:“2014”,“非结构化“:”Dong,C.,Loy,C.C.,He,K.,Tang,X.:学习用于图像超分辨率的深度卷积网络。收录:Fleet,D.,Pajdla,T.,Schiele,B.,Tuytelaars,T.(编辑)ECCV 2014。LNCS,第8692卷,第184\u2013199页。施普林格,查姆(2014)。https:\/\/doi.org\/10007\/978-3-319-10593-2_13“},{”key“:”1_CR10“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Efrat,N.,Glassner,D.,Apartsin,A.,Nadler,B.,Levin,A.:单图像超分辨率中精确模糊模型与图像先验。摘自:IEEE国际计算机视觉会议,第2832\u20132839页(2013)“,”doi“:”10.1109\/ICCV.2013.352“},{“key”:“1_CR11”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“El Helou,M.等人:AIM 2020:场景重照明和光照估计挑战。摘自:Bartoli,A.,Fusiello,A.(编辑)ECCV 2020,LNCS 12537,pp.499\u2013518。Springer,Cham(2020)“,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-67070-2_30”},{“key”:“1_CR12”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Fuoli,D.等人:AIM 2020视频极端超分辨率挑战:方法和结果。摘自:Bartoli,A.,Fusiello,A.(编辑)ECCV 2020,LNCS 1253,pp.xx\u2013yy。Springer、Cham(2020)”,“DOI:”10.1007\/978-3-030-66823-5_4“},{“key”:“1_CR13”,“首页”:“249”,“卷”:“9”,”author“:“X Gloot”,“年份”:“2010”,“非结构化”:“Gloot,X.,Bengio,Y.:理解深度前馈神经网络训练的难度。J.Mach.Learn.Res.9,249\u2013256Gu,S.,Timofte,R.,Van Gool,L.:快速图像恢复网络的多针可训练线性单元。arXiv-print arXiv:1807.11389(2018)“},{“key”:“1_CR15”,“unstructured”:“Hinton,G.,Vinyals,O.,Dean,J.:在神经网络中提取知识。arXiv-Print arXiv:1503.02531(2015)”},},“key“:”1_CR16“,“unsructured“:”Howard,a.,et al.:搜索mobilenetv3。arXiv预印本arXiv:1905.02244(2019)“},{“key”:“1_CR17”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Hu,J.,Shen,L.,Sun,G.:压缩和激励网络。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议,第7132\u20137141页(2018)”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2018.00745”},},“key“:”1_CR18“,”doi-assert-by“:”crossref.“,“unstrated”:”Hui,Z.,Gao,X.,Yang,Y.,Wang,X.:具有信息多静止网络的轻量级图像超分辨率。In:ACM Multimedia(ACM MM)(2019)“,”DOI“:”10.1145\/334031.3351084“},{“key”:“1_CR19”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ignatov,A.、Timofte,R.等人:AIM 2020对学习图像信号处理管道的挑战。收录于:Bartoli,A.,Fusiello,A.(编辑)ECCV 2020,LNCS 12537,pp.152\u2013170。Springer,Cham(2020)“,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-67070-2_9”},{“key”:“1_CR20”,“unstructured”:“Ignatov,A.,Timofte,R.,et al.:AIM 2020在渲染真实物体方面的挑战。摘自:Bartoli,A.,Fusiello,A.(编辑)ECCV 2020,LNCS 12537,pp.213\u2013228。Springer,Cham(2020)“},{“key”:“1_CR21”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Jeon,G.W.,Choi,J.H.,Kim,J.H..,Lee,J.S.:LarvaNet:通过多出口架构的分层超分辨率。摘自:Bartoli,A.,Fusiello,A.(编辑)ECCV 2020,LNCS 12537,pp.73\u201386。Springer,Cham(2020)“,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-67070-2_4”},{“key”:“1_CR22”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Kim,J.,Kwon-Lee,J.、Mu-Lee,K.:使用极深卷积网络的精确图像超分辨率。In:IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,June 2016”,“DOI:”10.1109\/CVPR.2016.182“},”{“key”:1_CR23“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Ledig,C.,et al.:使用生成性对抗网络的真实感单幅图像超分辨率。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议,第4681\u20134690页(2017)“,”doi“:”10.1109\/CVPR.2017.19“},{“key”:“1_CR24”,“doi-assert-by”:“Crosref”,“unstructure”:“Lefkimatis,S.:通用去噪网络:一种用于图像去噪的新型CNN架构。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,第3204\u20133213页(2018)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00338”},{“key”:“1_CR25”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Li,Y.,Gu,S.,Gool,L.V.,Timofte,R.:卷积神经网络压缩的学习滤波器基础。摘自:IEEE计算机视觉国际会议论文集,第5623\u20135632(2019)页“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2019.00572“},{“key”:“1_CR26”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Li,Y.,Gu,S.,Mayer,C.,Gool,L.V.,Timofte,R.:组稀疏性:过滤器修剪和网络压缩分解之间的枢纽。收录于:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第8018\u20138027(2020)页,“DOI”:“10.1109”,{“key”:“1_CR27”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Li,Y.,Gu,S.,Zhang,K.,Van Gool,L.,Timofte,R.:DHP:通过超网络的可微元剪枝。arXiv预印本arXiv:2003.13683(2020)“,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-58598-3_36”},{“key”:“1_CR28”,“unstructured”:“Li,Y.,Dong,X.,Wang,W.:二量化的加法幂:神经网络的一种有效非均匀离散化。In:国际学习表征会议(2019)”}publisher,“首页”:“3194”,“DOI”:“10.1109 \/TIP.2016.2564643”,“卷”:“25”,“作者”:“D Liu”,“年份”:“2016”,“非结构化”:“Liu,D.,Wang,Z.,Wen,B.,Yang,J.,Han,W.,Huang,T.S.:通过稀疏先验的深度网络实现稳健的单图像超分辨率。IEEE传输。图像处理。25(7),3194\u20133207(2016)”,“期刊标题”:“IEEE Trans。图像处理。“},{”key“:”1_CR30“,”unstructured“:”Liu,H.,Simonyan,K.,Yang,Y.:Darts:可区分的架构搜索。arXiv预打印arXiv:1806.09055(2018)“}”,{“key”:“1_CR31”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructure”:“”Liu,J.、Tang,J.和Wu,G.:轻量级图像超分辨率的残差特征提取网络。收录于:Bartoli,A.,Fusiello,A.(编辑)ECCV 2020,LNCS 12537,pp.41\u201355。Springer,Cham(2020)“,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-67070-2_2”},{“key”:“1_CR32”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Liu,J.,Zhang,W.,Tang,Y.,Tang-J.,Wu,G.:图像超分辨率剩余特征聚合网络。摘自:IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集,2020年6月”,“DOI:”10.1109\/CVPR42600.2020.00243“},{“key”:“1_CR33”,“series-title”:“计算机科学讲义”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“首页”:“747”,“doi”:“10.1007\/978-3-030-01267-0_44”,“volume-title”:”计算机视觉\u2013 ECCV 2018“,”作者:“Z Liu”,“年份”:“2018”,“非结构化”:“Liu,Z.,Wu,B.,Luo,W.,Yang,X.,Liu,W.、Cheng,K.-T.:双网络:通过改进的表征能力和先进的训练算法提高1位CNN的性能。收件人:Ferrari,V.,Hebert,M.,Sminchisescu,C.,Weiss,Y.(编辑)ECCV 2018。LNCS,第11219卷,第747\u2013763页。查姆施普林格(2018)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-01267-0_44“},{”key“:”1_CR34“,”series-title“:”计算机科学讲义“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”首页“:”715“,”doi“:”10.1007\/978-300-58558-7_42“,”volume-title“:“Computer Vision\u2013 ECCV 2020”,”author“:”A Lugmayr“,”年份“:”2020“,”非结构化“:”Lugmayr,A.、Danelljan,M.、Van Gool,L.、Timofte,R.:SRFlow:使用规范化流学习超分辨率空间。收录人:Vedaldi,A.、Bischof,H.、Brox,T.、Frahm,J.-M.(编辑)ECCV 2020。LNCS,第12350卷,第715\u2013732页。查姆施普林格(2020)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-58558-7_42“},{“key”:“1_CR35”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Lugmayr,A.,Danelljan,M.,Timofte,R.:真实世界超分辨率的无监督学习。摘自:IEEE国际计算机视觉会议研讨会,第3408\u20133416页(2019)”,“doi”:“10.1109\/ICCVW.2019.00423”},},“key“:”1_CR36“,”非结构化”:“Lugmayr,A.,Danelljan,M.,Timofte,R.:Ntire 2020对真实世界图像超分辨率的挑战:方法和结果。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议,第494\u2013495页(2020)“},{“key”:“1_CR37”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Menon,S.,Damian,A.,Hu,S.、Ravi,N.,Rudin,C.:Pulse:通过生成模型的潜在空间探索进行自我监督照片上采样。摘自:CVPR(2020)”,“doi”:“10.1109 \/CVPR42600.2020.00251“},{“key”:“1_CR38”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Muqeet,A.,Hwang,J.,Yang,S.,Kang,J.H.,Kim,Y.,Bae,S.H.:具有多个关注点的超轻量图像超分辨率。In:European Conference on Computer Vision Workshops(2020)”,“doi”:“10.1007\/978-3-030-67070-2_6”},“{”key“:”1_CR39“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Muqeet,A.,Iqbal,M.T.B.,Bae,S.H.:用于单图像超分辨率的混合剩余注意力网络。arXiv预印本arXiv:1907.05514(2019)“,“DOI”:“10.1109\/ACCESS.2019.2942346”},{“key”:“1_CR40”,“unstructured”:“Ntavelis,E.,et al.:AIM 2020图像极限修复挑战。摘自:Bartoli,A.,Fusiello,A.(eds.)ECCV 2020,LNCS 12537,pp.716\u2013741。Springer,Cham(2020)“},{“key”:“1_CR41”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Radosavovic,I.,Kosaraju,R.P.,Girshick,R.,He,K.,Doll\u00e1r,P.:设计网络设计空间。摘自:IEEE计算机视觉与模式识别会议,pp.10428\u201310436(2020)”,“doi”:“10.1109\/CVPR42600.2020.01044”},“{”key“:”1_CR42“,”series-title“:“计算机科学课堂讲稿”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:“421”,“doi”:“10.1007\/978-3-030-00928-1_48”,“volume-title”:“Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention \u2013 MICCAI 2018”,“author”:“AG Roy”,“year”:“2018年”,“unstructured”:“Roy,A.G.,Navab,N.,Wachinger,C.:完全卷积网络中的并行空间和信道\u2018Squeeze&Excitation \u2019。收录人:Frangi,A.F.、Schnabel,J.A.、Davatzikos,C.、Alberola-L\u00f3pez,C.、Fichtinger,G.(编辑)MICCAI 2018。LNCS,第11070卷,第421\u2013429页。查姆施普林格(2018)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-00928-1_48“},{“key”:“1_CR43”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Shi,W.,et al.:使用高效的亚像素卷积神经网络的实时单图像和视频超分辨率。In:IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,pp.1874\u20131883(2016)”,“doi”:“10.1109 \/CVPR.2016.207“},{“key”:“1_CR44”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Son,S.等人:AIM 2020视频时间超分辨率挑战。收录:Bartoli,A.,Fusiello,A.(编辑)ECCV 2020,LNCS 1253,pp.xx\u2013yyy。Springer,Cham(2020)”,“doi”:“10.1007 \/978-3-030-66823-5_2”},“key“:”1_CR45“,”doi-assert-by“:“交叉引用”,“非结构化“:”Sreter,H.,Giryes,R.:学习卷积稀疏编码。收录于:2018 IEEE声学、语音和信号处理国际会议(ICASSP),第2191\u20132195页(2018)“,“DOI”:“10.1109\/ICASSP.2018.8462313”},{“key”:“1_CR46”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Timofte,R.、Agustsson,E.、Van Gool,L.、Yang,M.H.、Zhang,L.等人:2017年单图像超分辨率挑战:方法和结果。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR)研讨会,2017年7月”,“DOI”:“10.1109\/CVPRW.2017.150”},{“key”:“1_CR47”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Timofte,R.,De Smet,V.,Van Gool,L.:A+:用于快速超分辨率的调整锚定邻域回归。摘自:Cremers,D.,Reid,I.,Saito,H.,Yang,M.H.(编辑)第十二届亚洲计算机视觉会议(2014)“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2013.241“},{“key”:“1_CR48”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Wang,H.、Bhaskara,V.、Levinshtein,A.、Tsogkas,S.、Jepson,A.:使用mobilenetv3的高效超分辨率。收录于:Bartoli,A.,Fusiello,A.(编辑)ECCV 2020,LNCS 12537,第87\u2013102页。Springer,Cham(2020)“,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-67070-2_5”},{“key”:“1_CR49”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Wang,X.,Yu,K.,Dong,C.,Change Loy,C.:通过深度空间特征变换在图像超分辨率中恢复真实纹理。in:IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,pp.606\u2013615(2018)”,“DOI“:”10.1109\/CVPR.2018.00070“},{“key”:“1_CR50”,“series-title”:“计算机科学课堂讲稿”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”63“,“DOI”:“10.1007\/978-3030-11021-5_5”,“volume-title”:”Computer Vision\u2013 ECCV 2018 Workshops“,”author“:”X Wang“,”year“2019”,“unstructured”:“Wang,X.等:ESRGAN:增强超分辨率生成对抗网络。收录:Leal-Taix\u00e9,L.,Roth,S.(编辑)ECCV 2018。LNCS,第11133卷,第63\u201379页。查姆施普林格(2019)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-11021-5_5“},{“key”:“1_CR51”,“unstructured”:“Wei,P.,et al.:AIM 2020对真实图像超分辨率的挑战。收录:Bartoli,A.,Fusiello,A.(eds.)ECCV 2020,LNCS 1253,pp.xx\u2013yyy。Springer,Cham(2020)”},},“key“:”1_CR52“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructure“:”Xiong,D.,Huang,K.,Chen,S.,Li,B.,Jiang,H.,Xu,W.:无上采样卷积的高效超分辨率网络。摘自:ICCV Workshop(2019)“,”DOI“:”10.1109\/ICCVW.2019.00420“},{“key”:“1_CR53”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Xiong,D.,Huang,K.,Jiang,H.,Li,B.,Chen,S.,Jiang.,X.:IdleSR:具有多尺度IdleBlocks的高效超分辨率网络。摘自:Bartoli,A.,Fusiello,A.(eds.)ECCV 2020,LNCS 12537,pp.136\u2013151。Springer,Cham(2020)“,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-67070-2_8”},{“key”:“1_CR54”,“unstructured”:“Xu,B.,Tulloch,A.,Chen,Y.,Yang,X.,Qiao,L.:带空闲块的混合合成:更有效的图像识别网络。CoRR abs \/1911.080609Yin,H.等:梦想提取:通过深度反转实现无数据知识转移。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,第8715页\u20138724(2020)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR42600.2020.00874”},{“key”:“1_CR56”,“unstructured”:“You,Z.,Yan,K.,Ye,J.,Ma,M.,Wang,P.:门装饰器:用于加速深层卷积神经网络的全局过滤器修剪方法。In:Advances In Neural Information Processing Systems,pp.2133\u20132144(2019)“},{“key”:“1_CR57”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Yu,F.,Koltun,V.,Funkhouser,T.:膨胀残差网络。In:IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,pp.472\u2013480(2017)”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2017.75”},“key“:”:“2_CR58”,“非结构化”:“Zhang,K.等人:AIM 2020高效超分辨率的挑战:方法和结果。收录于:Bartoli,A.,Fusiello,A.(编辑)ECCV 2020,LNCS 12537,pp.5\u201340。Springer,Cham(2020)“},{“key”:“1_CR59”,“unstructured”:“Zhang,K.,Gu,S.,Timofte,R.:Ntire 2020对感知极限超分辨率的挑战:方法和结果。收录于:IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议,第492\u2013493页(2020)”},}Zhang,K.,Gu,S.,Timofte,R.等人:2019年约束超分辨率挑战:方法和结果。摘自:国际计算机视觉研讨会,第3565\u20133574(2019)页“},{“key”:“1_CR61”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhang,K.,Li,Y.,Zuo,W.,Zhangdoi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Zhang,K.,Van Gool,L.,Timofte,R.:图像超分辨率的深度展开网络。在:IEEE计算机视觉和模式识别会议,pp.3217\u20133226(2020)“,DOI”:“10.1109\/CVPR4600.2020.000328”},{“key”:“1_CR63”,“DOI asserted by”:“crossref”,“nonstructured”:“Zhang,K.、Zuo,W.、Gu,S.、Zhang、L.:在图像恢复之前学习深度CNN去噪器。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议,第3929\u20133938页(2017)“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2017.300“},{“key”:“1_CR64”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhang,K.、Zuo,W.、Zhang、L.:学习用于多重退化的单个卷积超分辨率网络。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议,pp.3262\u20133271(2018)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00344”},{“key”:“1_CR65”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“张毅、田毅、孔毅、钟毅、傅毅:图像超分辨率的剩余稠密网络。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第2472\u20132481页(2018)“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2018.00262“},{“key”:“1_CR66”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhao,H.,Kong,X.,He,J.,Qiao,Y.,Dong,C.:使用像素注意力的高效图像超分辨率。摘自:摘自:Bartoli,A.,Fusiello,A.(eds.)ECCV 2020,LNCS 12537,pp.56\u201372。Springer,Cham(2020)“,”DOI“:”10.1007\/978-3-030-67070-2_3“}],”container-title“:[”计算机科学课堂讲稿“,”Computer Vision\u2013 ECCV 2020 Workshops“],”原文标题“:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\/\/link.Springer.com\/content\/pdf\/10007\/968-3-030-69070-2_1“,”content-type“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,“”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2022,12,13]],”date-time“:”2022-12-13T19:28:44Z“,”timestamp“:1670959724000},”score“:1,”resource“:”primary“:”{“URL”:“https:\/\/link.springer.com\/10007\/978-3-030-67070-2_1“}}”,“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“issued”:{“date-part”:[[2020年]]},“ISBN”:[“9783030670696”,“9783030670702“],”引用计数“:66,”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-030-67070-2_1“,”关系“:{},”ISSN“:[”0302-9743“,”1611-3349“],“ISSN-type”:[{“type”:“print”,“value”:“0302-974”},{“类型”:“electronic”,“值”:“1611-3399”}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”“:[[2020]]},”断言“:[{”值“:”2021年1月30日“,”订单“:1,”名称“:”first_online,“label”:“first online”,“group”:{“name”:“ChapterHistory”,“label:”Chapter History“}},{“value”:“ECCV”,“order”:1,“name”,“conference_acrombit”,“标签”:“conference_Acrombition”,“组”:{“name”:”ConferenceInfo“,”label“:”ConferenceInformation“},”value“:”European conference on Computer Vision“,”order“:2,”name“conference_name”,“table”:“会议名称“,”组“:{“Name”:“ConferenceInfo”,“label”:“conferenceInformation”}},{“value”:“Glasgow”,“order”:3,“Name”:“Conference_city”,“标签”:“会议城市”,“group”:{名称“:”ConferenceInformo“,”label“:”会议信息“}}}会议信息“,”标签“:”会议信息“}},{“value”:“2020”,“order”:5,“name”:“Conference_year”,“label”:“会议年”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“table”:“Conferency Information”}}、{“value”:“2020年8月23日”,“订单”:7,“name“Conference_start_date”,”标签:“会议开始日期”,“group”:{“name”∶“ConfernceInfo”会议信息“}},{“value”:“2020年8月28日”,“order”:8,“name”:“Conference_end_date”,“label”:“Conference end date”,“group”:{“名称”:“会议信息”,“标签”:“会务信息”}}eccv2020“,”order“:10,”name“:”conference_id“,”label“:”会议id“,”group“:lind“,”order“:1,”name“:”type“,”label“:”Type“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”OpenReview“,”order“:2,”name“:”conference_management_system“,”label“:”会议管理系统“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{“value”:“5025”,“order”:3,“name”:“number_of_submissions_sent_for_Review”,“label”:“发送供评审的提交数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“table”:“同行评审信息”(由会议主办方提供)number_of_full_papers_accepted“,”label“:”接受的全文数“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”标签“:”同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”0“,”order“:5,”name“:”number_ of_short_papers_Accepteded“,”table“:”已接受的短文数“,“group”:{“name”:“”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”27%-该值由等式“接受的全文数”/“发送供评审的提交数*100”计算,然后四舍五入为整数。“,”order“:6,”name“:”acceptance_rate_of_Full_Papers“,”标签“:”全文接受率“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”Peer Review Information(由会议组织者提供)“}},{”value“:”3“,”order“:7,”name“:”average_number_of_reviews_per_paper“,”标签“:”每篇论文的平均评论数“,”google“:同行评议信息(由会议组织者提供)“}},{“value”:“7”,“order”:8,“name”:“average_number_of_papers_per_reviewer”,“label”:“每个审阅者的平均论文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“table”:“同行评审信息(由大会组织者提供)”}}external_reviewers_involved“,”label“:”涉及外部审阅者“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”标签“:”同行审阅信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”会议实际上是由于新冠肺炎疫情而召开的。在ECCV研讨会上,共有467篇论文发表了249篇全文、18篇短文和21篇其他稿件。“,”order“:10,”name“:”additional_info_on_review_process“,”label“:”审阅过程的附加信息“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”标签“:”同侪审阅信息(由会议组织者提供)“}}]}}