Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Image Super-Resolution

Super-Resolution › Image Super-Resolution 850 평가 기록 84 datasets

Image Super-Resolution is a machine learning task where the goal is to increase the resolution of an image, often by a factor of 4x or more, while maintaining its content and details as much as possible. The end result is a high-resolution version of the original image. This task can be used for various applications such as improving image quality, enhancing visual detail, and increasing the accuracy of computer vision algorithms.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
DRCT-L
PSNR: 29.54SSIM: 0.8025
논문 코드
DRCT-L
PSNR: 28.16SSIM: 0.7577
논문 코드
Hi-IR-L
PSNR: 28.72SSIM: 0.8514
논문 -
Hi-IR-L
PSNR: 33.13SSIM: 0.9366
논문 -
DRCT-L
PSNR: 39.14SSIM: 0.9658
논문 코드
DRCT-L
PSNR: 35.36SSIM: 0.9302
논문 코드
HMA†
PSNR: 35.35SSIM: 0.9347
논문 코드
WaveMixSR-V2
PSNR: 33.12SSIM: 0.9326
논문 코드
HMA†
PSNR: 35.24SSIM: 0.9513
논문 코드
Hi-IR-L
PSNR: 31.55SSIM: 0.8616
논문 -
Hi-IR-L
PSNR: 31.07SSIM: 0.902
논문 -
Hi-IR-L
PSNR: 29.67SSIM: 0.8256
논문 -

데이터셋

84개

논문

라이브러리

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