2022年10月24日 · 本文详细介绍了OverNet网络结构，它是一种轻量化的SISR方法。 作者主要有三个创新点：1.轻量化特征提取器；2.用于重建的超尺度模块，该模块可作为独立结构应用到其他SR方法中提升它们的性能；3.引入多尺度损失函数，以提高模型的跨尺度泛化能力。

为解决上述局限性，作者提出了 OverNet，一种轻量型CNN网络用于单模型任意尺度图像超分。 首先，作者引入一种轻量型递归特征提取器，它通过跳过链接、稠密连接进行特征的重复与有效应用；然而，为最大化特征提取器的性能，作者提出了一种高精度重建模块，它可以轻易嵌入到现有超分网络中并改进性能；最后，作者引入多尺度损失函数并获得了跨尺度泛化性能。 作者通过实验验证了所提方法的优异性能，具有更少的参数量、更优的性能。 该文的主要贡献包含以下几 …

Overnet网络是一个分布式的P2P 檔案分享 网络，它不使用服务器，并被用于较大文件的分享。 Overnet使用了 Kademlia 算法。 2006年末，Overnet及Overnet的所有公司因 版权 问题被 RIAA 禁止。

PyTorch implementation of OverNet: Lightweight Multi-Scale Super-Resolution with Overscaling Network (WACV 2021) openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/papers/Behjati_OverNet_Lightweight_Multi-Scale_Super-Resolution_With_Overscaling_Network_WACV_2021_paper.pdf

To address these problems, we propose Overscaling Net-work (OverNet), a novel lightweight method for SISR. OverNet consists of two main parts: a lightweight feature extractor and an Overscaling module (OSM) for reconstruc-tion.

2020年8月5日 · To address these limitations we introduce OverNet, a deep but lightweight convolutional network to solve SISR at arbitrary scale factors with a single model. We make the following contributions: first, we introduce a lightweight recursive feature extractor that enforces efficient reuse of information through a novel recursive structure of skip ...

2020年8月12日 · Kademlia（简称 Kad）是 overnet 使用的一种特定 DHT 算法，它基于 XOR 距离度量来确定节点之间的相似性和数据存储位置，以优化查找效率。 Kad 算法 有以下几个关键组件： 1.

2020年10月14日 · 为解决上述局限性，作者提出了OverNet，一种轻量型CNN网络用于单模型任意尺度图像超分。 首先，作者引入一种轻量型递归特征提取器，它通过跳过链接、稠密连接进行特征的重复与有效应用；然而，为最大化特征提取器的性能，作者提出了一种高精度重建模块，它可以轻易嵌入到现有超分网络中并改进性能；最后，作者引入多尺度损失函数并获得了跨尺度泛化性能。 作者通过实验验证了所提方法的优异性能，具有更少的参数量、更优的性能。 该文的主要 …

OverNet: lightweight multi-scale super-resolution with overscaling network Resources

To address these limitations we introduce OverNet, a deep but lightweight convolutional network to solve SISR at arbitrary scale factors with a single model. We make the following contributions: first, we introduce a lightweight feature extractor that enforces efficient reuse of information through a novel recursive structure of skip and dense ...