יום שני, 5 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

GB-LSR: שיקום תמונות ברזולוציה גבוהה

GB-LSR: Local Spectral Decoding with a Learned Global Bandwidth for Arbitrary-Scale Super-Resolution
GB-LSR הוא אלגוריתם חדש לשיקום תמונות ברזולוציה גבוהה. הוא משתמש בייצוג ספקטרלי מקומי עם רוחב פס גלובלי ניתן ללמידה. האלגוריתם נבדק נגד מודלים אחרים והראה ביצועים טובים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2606.19617v2 Announce Type: replace-cross Abstract: We present GB-LSR (Global-Bandwidth Local Spectral Representation), a fixed-grid local spectral representation for continuous image decoding. The image domain is partitioned into non-overlapping square patches. Each patch carries coefficients for a truncated Fourier basis, predicted by a single linear projection from shared convolutional-encoder features, and one trainable scalar bandwidth is shared across every patch and every image. As in earlier local spectral decoders, decoding at a continuous coordinate is a fixed-size basis contraction whose cost is set by the spectral cutoff; GB-LSR learns the bandwidth of that basis instead of fixing it. We evaluate an arbitrary-scale super-resolution extension, GB-LSR-Scalar-ASR, against th
קרא במקור המקורי