{“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”:“2024-09-12T04:20:52Z”,“时间戳”:1726114852412},“出版商位置”:“查姆”,“参考计数”:20,“出版者”:“斯普林格国际出版”,“isbn-type”:[{“类型”:”打印“,“值”:“9783030682378”},{“类型”:“电子”,“value”:“9783030682385”}],“license”:[{“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”},{“start”:{“date-ports”:[2020,1]]2020-01-01T00:00:00Z“,”时间戳“:1577836800000},”内容版本“:”vor“,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/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.spring.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\/978-3-030-68238-5_28“,”类型“book-capter”,“创建“:{“date-parts”:[[2021,1,30]],“date-time”:“2021-01-30T07:02:43Z”,“时间戳”:1611990163000},“页面”:“364-378”,“更新策略”:“http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy”,“源”:“Crossref”,”is-referenced-by-count“:7,”title“:[”Transform Domain Pyramidal Extlated Convolution Networks for Restoration of Under Display Camera Images“],”prefix“:”10.1007“,”author“:[{”ORCID“:“http://\/orcid.org\/00000-0002-8743-2345”,“authenticated-orcid”:false,“given”:“Hrishikesh”,“family”:“Panikkasseril Sethumadhavan”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]},{“orcid”:”http://\/orcid.org\/0000-0001-7417-1513“,”authentimated-orcide“:false]},{“给定”:“梅尔文”,“家族”:“Kuriakose”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Jiji”,“family”:“Charangatt Victor”,”sequence“:”additional“,”affiliation:[]}],“member”:“297”,“published-online”:{“date-parts”:[2021,1,31]]}:“Abdelhamed,A.,Lin,S.,Brown,M.S.:智能手机摄像头的高质量去噪数据集。摘自:2018 IEEE计算机视觉和模式识别会议,第1692\u20131700页(2018)”,“DOI”:“10.1109”:“CVPR.2018.00182”},{“key”:《28_CR2》,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Anwar,S.,Barnes,N.:关注特征的真实图像去噪。摘自:2019 IEEE\/CVF国际计算机视觉会议(ICCV),第3155\u20133164页(2019)”,“DOI”:“10.1109\/ICCV.2019.00325”},{“key”:“28_CR3”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Gu,S.,Zhang,L.,Zuo,W.,Feng,X.:加权核范数最小化及其在图像去噪中的应用。摘自:2014 IEEE计算机视觉和模式识别会议,第2862\u20132869页(2014)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2014.366”},{“key”:“28_CR4”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,Sun,J.:图像识别的深度残差学习。在:2016 IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR),pp.770\u2013778(2016)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.90”},{“key”:“28_CR5”,“DOI断言”:“crossref”,“非结构化”:“Huang,G.,Liu,Z.,Van Der Maaten,L.,Weinberger,K.Q.:紧密连接卷积网络。摘自:2017 IEEE计算机视觉与模式识别会议,第2261\u20132269页(2017)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2017.243”},{“key”:“28_CR6”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Kim,Y.,Soh,J.W.,Park,G.Y.,Cho,N.I.:通过自适应实例归一化将学习从合成噪声去噪转移到实际噪声去噪。摘自:IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议,2020年6月”,“DOI”:“10.1109\/CVPR42600.2020.00354”},{“key”:“28_CR7”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ledig,C.,et al.:使用生成对抗网络的真实感照片单图像超分辨率。In:2017 IEEE计算机视觉和模式识别会议,pp.105\u2013114(2017)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2017.19”},{“key”:“28_CR8”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Lim,B.,Son,S.,Kim,H.,Nah,S.、Lee,K.M.:用于单图像超分辨率的增强深度残差网络。摘自:2017 IEEE计算机视觉和模式识别研讨会(CVPRW),第1132\u20131140页(2017)”,“DOI”:“10.1109\/CVPRW.2017.151”},{“key”:“28_CR9”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Liu,P.,Zhang,H.,Zhang,K.,Lin,L.,Zuo,W.:用于图像恢复的多级小波神经网络。收录于:2018 IEEE计算机视觉与模式识别研讨会(CVPRW),第886\u201388609页(2018)”,“DOI”:“10.1109\/CVPRW.2018.00121”},{“key”:“28_CR10”,“unstructured”:“Nah,S.,et al.:Ntire 2020图像和视频去模糊挑战。In:2020 IEEE \/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops(CVPRW),pp.1662\u20131675(2020)”},{“key”:“28_CR11”,“series-title”:“Computer Science课堂讲稿”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”234“doi”:“10.1007 \/978-319-24574-4_28”,“volume-title”:“医学图像计算和计算机辅助干预\u2014年MICCAI 2015”,“author”:“O Ronneberger”,“year”:“2015年”,“unstructured”:“Ronneberge,O.,Fischer,P.,Brox,T.:U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络。In:Navab,N.,Horneger,J.,Wells,W.M.,Frangi,A.F.(eds.)MICCAI2015,第三部分。LNCS,第9351卷,第234\u2013241页。查姆施普林格(2015)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-319-24574-4_28“},{“key”:“28_CR12”,“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:2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR),pp.1874\u20131883(2016)”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2016.207“},{“key”:“28_CR13”,“unstructured”:“Yuan,S.等人:Ntire 2020图像演示的挑战:方法和结果。收录于:2020 IEEE\/CVF计算机视觉与模式识别研讨会(CVPRW),第1882\u20131893页(2020)”},},“key“:”28_CR14“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructure“:”Zhang,H.,Dai,Y.,Li,H.,Koniusz,P.:用于图像去模糊的深度堆叠分层多补丁网络。In:2019 IEEE\/CFF计算机视觉和模式识别会议(CVPR),pp.5971\u20135979(2019)“,DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00613”},{“key”:“28_CR15”,“nonstructured”:“Zhang,K.,et al.:2020年感知极限超分辨率挑战:方法和结果。收录于:2020 IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别研讨会(CVPRW),第2045\u20132057(2020)页“},{“问题”:“7”,“关键”:“28_CR16”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“首页”:“3142”,“doi”:“10.1109\/TIP.2017.2662206”,“卷”:“26”,“作者”:“K Zhang”,“年份”:“2017”,“非结构化”:“Zhang,K.、Zuo,W.、Chen,Y.、Meng,D.、Zhang、L.:超越高斯去噪器:深度CNN的剩余学习用于图像去噪。IEEE传输。图像处理。26(7),3142\u20133155(2017)“,“期刊标题”:“IEEE Trans。图像处理。“},{”key“:”28_CR17“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Zhang,X.,Yang,W.,Hu,Y.,Liu,J.:DMCNN:用于消除压缩伪影的双域多尺度卷积神经网络。In:2018年IEEE第25届国际图像处理会议(ICIP),pp.390\u2013394(2018)“,”doi“:”10.1109\/ICIP.2018.8451694“}”,{“key”:“28_CR18”,“doi断言:“crossref”,“非结构化”:“Zheng,B.,Chen,Y.,Tian,X.,Zhou,F.,Liu,X.:用于鲁棒彩色图像压缩伪影减少的隐式双域卷积网络。IEEE传输。电路系统。视频技术。1(2019)“,“DOI”:“10.1109\/TCSVT.2019.2931045”},{“key”:“28_CR19”,“unstructured”:“Zhou,Y.,et al.:UDC 2020对欠显示相机图像恢复的挑战:方法和结果。arXiv abs \/2008.07742(2020)”}、{“key”:”28_CR20“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructure“:”Zhou,Y.,Ren,D.,Emerton,N.,Lim,S.,Large,T.:欠显示相机的图像恢复(2020)“,”DOI“:”10.1109\/CVPR46437.2021.00906“}],”container-title“:[”计算机科学讲义“,”Computer Vision\u2013 ECCV 2020 Workshops“],”原文标题“:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/978-3-030-68238-5_28“,“content-type”:“unspecified”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“similarity-checking”}],“deposed”:{“date-parts”:[[2022,12,14]],“date-time”:”2022-12-14T01:30:52Z“,“timestamp”:1670981452000},“score”:1,“resource”:{“primary”:“{”URL“:”https:\/\/link.springer.com/10.1007\/978-3-030-68238-5_28“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期部分“:[[2020]]},“ISBN”:[“9783030682378”,“9783003682385”],”参考计数“:20,”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10007\/978-3-030-68 238-5_2 8“,”关系“:{},:[“0302-9743”,“1611-3349”],“ISSN-type”:[{“类型”:“打印”,“值”:“0302-7743”},{“type“:”electronic“,”value“:“1611-3349”}],”subject“:[],”published“:{”date-parts“:[[2020]]},”assertion“:[{”value”:“2021年1月31日”,”order“:1,”name“:”first_online“,”label“:”first online“,“group”:{“name”:“ChapterHistory”,”label:“Chapter History:“conference acronym”,“group”:{“name”:ConferenceInfo“,”label“:”ConferenceInformation“}},{”value“:”European Conference on Computer Vision“,”order“:2,”name“:”Conference_name“,”标签“:”会议名称“,”group“:label“:”Conference Information“}},{“value”:“United Kingdom”,“order”:4,“name”:“Conference_country”,“label”:“ConferenceCountry”,”group“:{”name“:”ConferenceInfo“,”label“:”Conferencation“},”value“:”2020“,”order“:5,“name2020年8月23日“,”order“:7,”name“:”conference_start_date“,”label“:”会议开始日期“,”group“:”{“name”:“ConferenceInfo”,“label”:“会议信息”}},{“value”:“2020年8月28日”,“order”:8,“name”:“conference_end_date”,“”name“:”conference_number“,”label“:”会议编号“,”group“:{“name”:”ConferenceInfo“,“label”:”会议信息“}},{“value”:”eccv2020“,”order“:10,”name“:“conference_id”,”label:“会议id”,“group”:{“name:”ConferenceInfo““conference_url”,“label”:“会议URL“,”group“:{”name“:”ConferenceInfo“,”label“:”conferenceInformation“}},”value“:”Double-blind“,”order“:1,”name“:”type“,“label”:“type”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label:”Peer Review Information(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”:“Peer Review信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“5025”,“order”:3,“name”:“number_of_submissions_sent_for_Review”,“table”:“发送供审阅的提交数”,“group”:同行评议信息(由会议组织者提供)“}},{“value”:“1360”,“order”:4,“name”:“number_of_full_papers_accepted”,“label”:“已接受的完整论文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“tabel”:number_of_short_papers_accepted“,”label“:”接受的短文数“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”标签“:”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“,”label“:”全文接受率“,”group“:ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”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”:},{“value”:“Yes”,“order”:9,“name”:“external_reviewers_involved”,“label”:“external reviewers involved”:“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份提交文件,其中发表了249篇全文、18篇短文和21篇其他稿件。”,“order”:10,“name”:“additional_info_on_review_process”,“label”:“additional info on review process”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“标签”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}}]}}