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IEEETCYB发表论文

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IEEETCYB发表论文

在 IEEE TSE、TKDE、TSMCB、TCYB,Evolutionary Computation Journal, 中国科学、科学通报等期刊及ICSE, GECCO 等知名国际会议录用、发表论文60多篇。获2010年GECCO国际会议元启发式算法领域最佳论文提名。自2004年以来,先后担任Communicationsof the ACM、IEEE TSE、TEVC、TSMCB、TCYB,Knowledge and Information Systems、中国科学、计算机学报、自动化学报等国内外20余种期刊审稿人。国家自然科学基金 、教育部博士点基金评审专家及大连市科技局评审专家。担任第25届IEA/AIE国际会议PC chair 及多个国际会议PC。兼任职务:中国计算机学会高级会员、中国计算机学会软件工程专委会委员、中国计算机学会计算机应用专委会委员、Frontiers of Computer Science 青年AE。

Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution Xuecai Hu, Haoyuan Mu, Xiangyu Zhang, Zilei Wang, Tieniu Tan, Jian Sun [ pdf ]

Blind Super-Resolution With Iterative Kernel Correction Jinjin Gu, Hannan Lu, Wangmeng Zuo, Chao Dong [ pdf ]

Camera Lens Super-Resolution Chang Chen, Zhiwei Xiong, Xinmei Tian, Zheng-Jun Zha, Feng Wu [ pdf ], [ supp ]

Deep Plug-And-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kernels Kai Zhang, Wangmeng Zuo, Lei Zhang [ pdf ]

Towards Real Scene Super-Resolution With Raw Images Xiangyu Xu, Yongrui Ma, Wenxiu Sun [ pdf ]

ODE-Inspired Network Design for Single Image Super-Resolution Xiangyu He, Zitao Mo, Peisong Wang, Yang Liu, Mingyuan Yang, Jian Cheng [ pdf ], [ supp ]

Feedback Network for Image Super-Resolution Zhen Li, Jinglei Yang, Zheng Liu, Xiaomin Yang, Gwanggil Jeon, Wei Wu [ pdf ], [ supp ]

Recurrent Back-Projection Network for Video Super-Resolution Muhammad Haris, Gregory Shakhnarovich, Norimichi Ukita [ pdf ], [ supp ]

Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer Zhifei Zhang, Zhaowen Wang, Zhe Lin, Hairong Qi [ pdf ]

Natural and Realistic Single Image Super-Resolution With Explicit Natural Manifold Discrimination Jae Woong Soh, Gu Yong Park, Junho Jo, Nam Ik Cho [ pdf ], [ supp ]

3D Appearance Super-Resolution With Deep Learning Yawei Li, Vagia Tsiminaki, Radu Timofte, Marc Pollefeys, Luc Van Gool [ pdf ], [ supp ]

Fast Spatio-Temporal Residual Network for Video Super-Resolution Sheng Li, Fengxiang He, Bo Du, Lefei Zhang, Yonghao Xu, Dacheng Tao [ pdf ], [ supp ]

Residual Networks for Light Field Image Super-Resolution Shuo Zhang, Youfang Lin, Hao Sheng [ pdf ]

Second-Order Attention Network for Single Image Super-Resolution Tao Dai, Jianrui Cai, Yongbing Zhang, Shu-Tao Xia, Lei Zhang [ pdf ], [ pdf ]

Hyperspectral Image Super-Resolution With Optimized RGB Guidance Ying Fu, Tao Zhang, Yinqiang Zheng, Debing Zhang, Hua Huang [ pdf ]

Learning Parallax Attention for Stereo Image Super-Resolution Longguang Wang, Yingqian Wang, Zhengfa Liang, Zaiping Lin, Jungang Yang, Wei An, Yulan Guo [ pdf ], [ supp ]

Face Super-resolution Guided by Facial Component Heatmaps Xin Yu, Basura Fernando, Bernard Ghanem, Fatih Porikli, Richard Hartley [ pdf ]

Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks Yulun Zhang, Kunpeng Li, Kai Li, Lichen Wang, Bineng Zhong, Yun Fu [ pdf ]

Super-Resolution and Sparse View CT Reconstruction Guangming Zang, Mohamed Aly, Ramzi Idoughi, Peter Wonka, Wolfgang Heidrich [ pdf ]

Fast, Accurate, and Lightweight Super-Resolution with Cascading Residual Network Namhyuk Ahn, Byungkon Kang, Kyung-Ah Sohn [ pdf ]

SRFeat: Single Image Super-Resolution with Feature Discrimination Seong-Jin Park, Hyeongseok Son, Sunghyun Cho, Ki-Sang Hong, Seungyong Lee [ pdf ]

To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first Adrian Bulat, Jing Yang, Georgios Tzimiropoulos [ pdf ]

Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution Juncheng Li, Faming Fang, Kangfu Mei, Guixu Zhang [ pdf ]

Super-FAN: Integrated Facial Landmark Localization and Super-Resolution of Real-World Low Resolution Faces in Arbitrary Poses With GANs Adrian Bulat, Georgios Tzimiropoulos [ pdf ] [ Supp ]

Fight Ill-Posedness With Ill-Posedness: Single-Shot Variational Depth Super-Resolution From Shading Bjoern Haefner, Yvain Quéau, Thomas Möllenhoff, Daniel Cremers [ pdf ] [ Supp ]

Recovering Realistic Texture in Image Super-Resolution by Deep Spatial Feature Transform Xintao Wang, Ke Yu, Chao Dong, Chen Change Loy [ pdf ]

Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network Zheng Hui, Xiumei Wang, Xinbo Gao [ pdf ]

Image Super-Resolution via Dual-State Recurrent Networks Wei Han, Shiyu Chang, Ding Liu, Mo Yu, Michael Witbrock, Thomas S. Huang [ pdf ]

Deep Back-Projection Networks for Super-Resolution Muhammad Haris, Gregory Shakhnarovich, Norimichi Ukita [ pdf ] [ Supp ]

Residual Dense Network for Image Super-Resolution Yulun Zhang, Yapeng Tian, Yu Kong, Bineng Zhong, Yun Fu [ pdf ]

FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution With Facial Priors Yu Chen, Ying Tai, Xiaoming Liu, Chunhua Shen, Jian Yang [ pdf ]

Unsupervised Sparse Dirichlet-Net for Hyperspectral Image Super-Resolution Ying Qu, Hairong Qi, Chiman Kwan [ pdf ]

“Zero-Shot” Super-Resolution Using Deep Internal Learning Assaf Shocher, Nadav Cohen, Michal Irani [ pdf ]

Deep Video Super-Resolution Network Using Dynamic Upsampling Filters Without Explicit Motion Compensation Younghyun Jo, Seoung Wug Oh, Jaeyeon Kang, Seon Joo Kim [ pdf ] [ Supp ]

Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for Multiple Degradations Kai Zhang, Wangmeng Zuo, Lei Zhang [ pdf ]

Feature Super-Resolution: Make Machine See More Clearly Weimin Tan, Bo Yan, Bahetiyaer Bare [ pdf ]

Frame-Recurrent Video Super-Resolution Mehdi S. M. Sajjadi, Raviteja Vemulapalli, Matthew Brown [ pdf ]

Temporal Shape Super-Resolution by Intra-Frame Motion Encoding Using High-Fps Structured Light Yuki Shiba, Satoshi Ono, Ryo Furukawa, Shinsaku Hiura, Hiroshi Kawasaki [ pdf ] [ Supp ] [ video ]

Robust Video Super-Resolution With Learned Temporal Dynamics Ding Liu, Zhaowen Wang, Yuchen Fan, Xianming Liu, Zhangyang Wang, Shiyu Chang, Thomas Huang [ pdf ]

Detail-Revealing Deep Video Super-Resolution Xin Tao, Hongyun Gao, Renjie Liao, Jue Wang, Jiaya Jia [ pdf ] [ video ]

EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis Mehdi S. M. Sajjadi, Bernhard Scholkopf, Michael Hirsch [ pdf ] [ Supp ][ video ]

Joint Estimation of Camera Pose, Depth, Deblurring, and Super-Resolution From a Blurred Image Sequence Haesol Park, Kyoung Mu Lee [ pdf ] [ Supp ]

Image Super-Resolution Using Dense Skip Connections Tong Tong, Gen Li, Xiejie Liu, Qinquan Gao [ pdf ]

Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution Wei-Sheng Lai, Jia-Bin Huang, Narendra Ahuja, Ming-Hsuan Yang [ pdf ]

Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network Ying Tai, Jian Yang, Xiaoming Liu [ pdf ]

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network Christian Ledig, Lucas Theis, Ferenc Huszar, Jose Caballero, Andrew Cunningham, Alejandro Acosta, Andrew Aitken, Alykhan Tejani, Johannes Totz, Zehan Wang, Wenzhe Shi [ pdf ] [ poster ] [ video ]

Real-Time Video Super-Resolution With Spatio-Temporal Networks and Motion Compensation Jose Caballero, Christian Ledig, Andrew Aitken, Alejandro Acosta, Johannes Totz, Zehan Wang, Wenzhe Shi [ pdf ] [ poster ]

Hyperspectral Image Super-Resolution via Non-Local Sparse Tensor Factorization Renwei Dian, Leyuan Fang, Shutao Li [ pdf ] [ poster ]

Simultaneous Super-Resolution and Cross-Modality Synthesis of 3D Medical Images Using Weakly-Supervised Joint Convolutional Sparse Coding Yawen Huang, Ling Shao, Alejandro F. Frangi [ pdf ] [ poster ]

Reference Guided Deep Super-Resolution via Manifold Localized External Compensation Wenhan Yang, Sifeng Xia, Jiaying Liu, and Zongming Guo Accepted by IEEE Trans. on Circuit System for Video Technology (TCSVT), June 2018. [ project ]

Joint-Feature Guided Depth Map Super-Resolution With Face Priors Shuai Yang, Jiaying Liu, Yuming Fang, and Zongming Guo IEEE Trans. on Cybernetics (TCYB), Vol.48, No.1, pp.399-411, Jan. 2018. [ project ]

Deep Edge Guided Recurrent Residual Learning for Image Super-Resolution Wenhan Yang, Jiashi Feng, Jianchao Yang, Fang Zhao, Jiaying Liu, Zongming Guo and Shuicheng Yan IEEE Trans. on Image Processing (TIP), Vol.26, No.12, pp.5895-5907, Dec. 2017. [ project ]

Retrieval Compensated Group Structured Sparsity for Image Super-Resolution Jiaying Liu, Wenhan Yang, Xinfeng Zhang, and Zongming Guo IEEE Trans. on Multimedia (TMM), Vol.19, No.2, pp.302-216, Feb. 2017. [ project ]

ECCV2016 Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network Chao Dong, Chen Change Loy, Xiaoou Tang [ project ]

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei [ pdf ]

End-to-End Image Super-Resolution via Deep and Shallow Convolutional Networks Yifan Wang, Lijun Wang, Hongyu Wang, Peihua Li [ pdf ]

Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution Jiwon Kim, Jung Kwon Lee, Kyoung Mu Lee [ pdf ]

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks Jiwon Kim, Jung Kwon Lee, Kyoung Mu Lee [ pdf ]

Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network Wenzhe Shi, Jose Caballero, Ferenc Huszar, Johannes Totz, Andrew P. Aitken, Rob Bishop, Daniel Rueckert, Zehan Wang [ pdf ]

Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) SRCNN [ project ] [ pdf ] [ supplementary material ]

Neighborhood Regression for Edge-Preserving Image Super-Resolution Yanghao Li, Jiaying Liu, Wenhan Yang and Zongming Guo IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Brisbane, Australia, Apr. 2015. [ project ]

Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang ECCV 2014 SRCNN [ project ] [ pdf ]

Super-Resolution From a Single Image Daniel Glasner, Shai Bagon, Michal Irani ICCV 2009 [ project ] [ pdf ]

Video Super-Resolution Based on Spatial-Temporal Recurrent Neural Networks Wenhan Yang, Jiashi Feng, Guosen Xie, Jiaying Liu, Zongming Guo and Shuicheng Yan Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol.168, pp.79-92, March. 2018. [ project ]

Video Super-Resolution With Convolutional Neural Networks Armin Kappeler ; Seunghwan Yoo ; Qiqin Dai ; Aggelos K. Katsaggelos IEEE Transactions on Computational Imaging [ pdf ]

High Quality Remote Sensing Image Super-Resolution Using Deep Memory Connected Network Wenjia Xu; Guangluan XU; Yang Wang; Xian Sun; Daoyu Lin; Yirong WU IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote SensingSymposium [ pdf ]

在IEEETCYB发表论文

Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution Xuecai Hu, Haoyuan Mu, Xiangyu Zhang, Zilei Wang, Tieniu Tan, Jian Sun [ pdf ]

Blind Super-Resolution With Iterative Kernel Correction Jinjin Gu, Hannan Lu, Wangmeng Zuo, Chao Dong [ pdf ]

Camera Lens Super-Resolution Chang Chen, Zhiwei Xiong, Xinmei Tian, Zheng-Jun Zha, Feng Wu [ pdf ], [ supp ]

Deep Plug-And-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kernels Kai Zhang, Wangmeng Zuo, Lei Zhang [ pdf ]

Towards Real Scene Super-Resolution With Raw Images Xiangyu Xu, Yongrui Ma, Wenxiu Sun [ pdf ]

ODE-Inspired Network Design for Single Image Super-Resolution Xiangyu He, Zitao Mo, Peisong Wang, Yang Liu, Mingyuan Yang, Jian Cheng [ pdf ], [ supp ]

Feedback Network for Image Super-Resolution Zhen Li, Jinglei Yang, Zheng Liu, Xiaomin Yang, Gwanggil Jeon, Wei Wu [ pdf ], [ supp ]

Recurrent Back-Projection Network for Video Super-Resolution Muhammad Haris, Gregory Shakhnarovich, Norimichi Ukita [ pdf ], [ supp ]

Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer Zhifei Zhang, Zhaowen Wang, Zhe Lin, Hairong Qi [ pdf ]

Natural and Realistic Single Image Super-Resolution With Explicit Natural Manifold Discrimination Jae Woong Soh, Gu Yong Park, Junho Jo, Nam Ik Cho [ pdf ], [ supp ]

3D Appearance Super-Resolution With Deep Learning Yawei Li, Vagia Tsiminaki, Radu Timofte, Marc Pollefeys, Luc Van Gool [ pdf ], [ supp ]

Fast Spatio-Temporal Residual Network for Video Super-Resolution Sheng Li, Fengxiang He, Bo Du, Lefei Zhang, Yonghao Xu, Dacheng Tao [ pdf ], [ supp ]

Residual Networks for Light Field Image Super-Resolution Shuo Zhang, Youfang Lin, Hao Sheng [ pdf ]

Second-Order Attention Network for Single Image Super-Resolution Tao Dai, Jianrui Cai, Yongbing Zhang, Shu-Tao Xia, Lei Zhang [ pdf ], [ pdf ]

Hyperspectral Image Super-Resolution With Optimized RGB Guidance Ying Fu, Tao Zhang, Yinqiang Zheng, Debing Zhang, Hua Huang [ pdf ]

Learning Parallax Attention for Stereo Image Super-Resolution Longguang Wang, Yingqian Wang, Zhengfa Liang, Zaiping Lin, Jungang Yang, Wei An, Yulan Guo [ pdf ], [ supp ]

Face Super-resolution Guided by Facial Component Heatmaps Xin Yu, Basura Fernando, Bernard Ghanem, Fatih Porikli, Richard Hartley [ pdf ]

Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks Yulun Zhang, Kunpeng Li, Kai Li, Lichen Wang, Bineng Zhong, Yun Fu [ pdf ]

Super-Resolution and Sparse View CT Reconstruction Guangming Zang, Mohamed Aly, Ramzi Idoughi, Peter Wonka, Wolfgang Heidrich [ pdf ]

Fast, Accurate, and Lightweight Super-Resolution with Cascading Residual Network Namhyuk Ahn, Byungkon Kang, Kyung-Ah Sohn [ pdf ]

SRFeat: Single Image Super-Resolution with Feature Discrimination Seong-Jin Park, Hyeongseok Son, Sunghyun Cho, Ki-Sang Hong, Seungyong Lee [ pdf ]

To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first Adrian Bulat, Jing Yang, Georgios Tzimiropoulos [ pdf ]

Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution Juncheng Li, Faming Fang, Kangfu Mei, Guixu Zhang [ pdf ]

Super-FAN: Integrated Facial Landmark Localization and Super-Resolution of Real-World Low Resolution Faces in Arbitrary Poses With GANs Adrian Bulat, Georgios Tzimiropoulos [ pdf ] [ Supp ]

Fight Ill-Posedness With Ill-Posedness: Single-Shot Variational Depth Super-Resolution From Shading Bjoern Haefner, Yvain Quéau, Thomas Möllenhoff, Daniel Cremers [ pdf ] [ Supp ]

Recovering Realistic Texture in Image Super-Resolution by Deep Spatial Feature Transform Xintao Wang, Ke Yu, Chao Dong, Chen Change Loy [ pdf ]

Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network Zheng Hui, Xiumei Wang, Xinbo Gao [ pdf ]

Image Super-Resolution via Dual-State Recurrent Networks Wei Han, Shiyu Chang, Ding Liu, Mo Yu, Michael Witbrock, Thomas S. Huang [ pdf ]

Deep Back-Projection Networks for Super-Resolution Muhammad Haris, Gregory Shakhnarovich, Norimichi Ukita [ pdf ] [ Supp ]

Residual Dense Network for Image Super-Resolution Yulun Zhang, Yapeng Tian, Yu Kong, Bineng Zhong, Yun Fu [ pdf ]

FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution With Facial Priors Yu Chen, Ying Tai, Xiaoming Liu, Chunhua Shen, Jian Yang [ pdf ]

Unsupervised Sparse Dirichlet-Net for Hyperspectral Image Super-Resolution Ying Qu, Hairong Qi, Chiman Kwan [ pdf ]

“Zero-Shot” Super-Resolution Using Deep Internal Learning Assaf Shocher, Nadav Cohen, Michal Irani [ pdf ]

Deep Video Super-Resolution Network Using Dynamic Upsampling Filters Without Explicit Motion Compensation Younghyun Jo, Seoung Wug Oh, Jaeyeon Kang, Seon Joo Kim [ pdf ] [ Supp ]

Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for Multiple Degradations Kai Zhang, Wangmeng Zuo, Lei Zhang [ pdf ]

Feature Super-Resolution: Make Machine See More Clearly Weimin Tan, Bo Yan, Bahetiyaer Bare [ pdf ]

Frame-Recurrent Video Super-Resolution Mehdi S. M. Sajjadi, Raviteja Vemulapalli, Matthew Brown [ pdf ]

Temporal Shape Super-Resolution by Intra-Frame Motion Encoding Using High-Fps Structured Light Yuki Shiba, Satoshi Ono, Ryo Furukawa, Shinsaku Hiura, Hiroshi Kawasaki [ pdf ] [ Supp ] [ video ]

Robust Video Super-Resolution With Learned Temporal Dynamics Ding Liu, Zhaowen Wang, Yuchen Fan, Xianming Liu, Zhangyang Wang, Shiyu Chang, Thomas Huang [ pdf ]

Detail-Revealing Deep Video Super-Resolution Xin Tao, Hongyun Gao, Renjie Liao, Jue Wang, Jiaya Jia [ pdf ] [ video ]

EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis Mehdi S. M. Sajjadi, Bernhard Scholkopf, Michael Hirsch [ pdf ] [ Supp ][ video ]

Joint Estimation of Camera Pose, Depth, Deblurring, and Super-Resolution From a Blurred Image Sequence Haesol Park, Kyoung Mu Lee [ pdf ] [ Supp ]

Image Super-Resolution Using Dense Skip Connections Tong Tong, Gen Li, Xiejie Liu, Qinquan Gao [ pdf ]

Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution Wei-Sheng Lai, Jia-Bin Huang, Narendra Ahuja, Ming-Hsuan Yang [ pdf ]

Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network Ying Tai, Jian Yang, Xiaoming Liu [ pdf ]

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network Christian Ledig, Lucas Theis, Ferenc Huszar, Jose Caballero, Andrew Cunningham, Alejandro Acosta, Andrew Aitken, Alykhan Tejani, Johannes Totz, Zehan Wang, Wenzhe Shi [ pdf ] [ poster ] [ video ]

Real-Time Video Super-Resolution With Spatio-Temporal Networks and Motion Compensation Jose Caballero, Christian Ledig, Andrew Aitken, Alejandro Acosta, Johannes Totz, Zehan Wang, Wenzhe Shi [ pdf ] [ poster ]

Hyperspectral Image Super-Resolution via Non-Local Sparse Tensor Factorization Renwei Dian, Leyuan Fang, Shutao Li [ pdf ] [ poster ]

Simultaneous Super-Resolution and Cross-Modality Synthesis of 3D Medical Images Using Weakly-Supervised Joint Convolutional Sparse Coding Yawen Huang, Ling Shao, Alejandro F. Frangi [ pdf ] [ poster ]

Reference Guided Deep Super-Resolution via Manifold Localized External Compensation Wenhan Yang, Sifeng Xia, Jiaying Liu, and Zongming Guo Accepted by IEEE Trans. on Circuit System for Video Technology (TCSVT), June 2018. [ project ]

Joint-Feature Guided Depth Map Super-Resolution With Face Priors Shuai Yang, Jiaying Liu, Yuming Fang, and Zongming Guo IEEE Trans. on Cybernetics (TCYB), Vol.48, No.1, pp.399-411, Jan. 2018. [ project ]

Deep Edge Guided Recurrent Residual Learning for Image Super-Resolution Wenhan Yang, Jiashi Feng, Jianchao Yang, Fang Zhao, Jiaying Liu, Zongming Guo and Shuicheng Yan IEEE Trans. on Image Processing (TIP), Vol.26, No.12, pp.5895-5907, Dec. 2017. [ project ]

Retrieval Compensated Group Structured Sparsity for Image Super-Resolution Jiaying Liu, Wenhan Yang, Xinfeng Zhang, and Zongming Guo IEEE Trans. on Multimedia (TMM), Vol.19, No.2, pp.302-216, Feb. 2017. [ project ]

ECCV2016 Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network Chao Dong, Chen Change Loy, Xiaoou Tang [ project ]

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei [ pdf ]

End-to-End Image Super-Resolution via Deep and Shallow Convolutional Networks Yifan Wang, Lijun Wang, Hongyu Wang, Peihua Li [ pdf ]

Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution Jiwon Kim, Jung Kwon Lee, Kyoung Mu Lee [ pdf ]

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks Jiwon Kim, Jung Kwon Lee, Kyoung Mu Lee [ pdf ]

Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network Wenzhe Shi, Jose Caballero, Ferenc Huszar, Johannes Totz, Andrew P. Aitken, Rob Bishop, Daniel Rueckert, Zehan Wang [ pdf ]

Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) SRCNN [ project ] [ pdf ] [ supplementary material ]

Neighborhood Regression for Edge-Preserving Image Super-Resolution Yanghao Li, Jiaying Liu, Wenhan Yang and Zongming Guo IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Brisbane, Australia, Apr. 2015. [ project ]

Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang ECCV 2014 SRCNN [ project ] [ pdf ]

Super-Resolution From a Single Image Daniel Glasner, Shai Bagon, Michal Irani ICCV 2009 [ project ] [ pdf ]

Video Super-Resolution Based on Spatial-Temporal Recurrent Neural Networks Wenhan Yang, Jiashi Feng, Guosen Xie, Jiaying Liu, Zongming Guo and Shuicheng Yan Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol.168, pp.79-92, March. 2018. [ project ]

Video Super-Resolution With Convolutional Neural Networks Armin Kappeler ; Seunghwan Yoo ; Qiqin Dai ; Aggelos K. Katsaggelos IEEE Transactions on Computational Imaging [ pdf ]

High Quality Remote Sensing Image Super-Resolution Using Deep Memory Connected Network Wenjia Xu; Guangluan XU; Yang Wang; Xian Sun; Daoyu Lin; Yirong WU IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote SensingSymposium [ pdf ]

中国地质大学朱祺琪老师怎么样介绍如下:

朱祺琪,博士,中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院副教授,硕士生导师,“地大学者”青年拔尖人才。

2013年免试攻读武汉大学硕士学位,2015年硕博连读提前攻博,师从李德仁院士、钟燕飞教授与张良培教授,2018年6月毕业于武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,获摄影测量与遥感专业工学博士学位。2018年7月以“地大学者”青年优秀人才引进至中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院。

致力于遥感大数据智能提取分析及应用方向的研究,在RSE、IEEE TCYB、ISPRS P&RS、IEEE TGRS等国际地学、遥感和信息处理领域权威期刊上发表一作/通讯论文三十余篇,5篇SCI论文入选ESI全球1%高被引论文;获2022年国家地理信息科技进步奖一等奖,2022年全国大学生测绘学科创新创业智能大赛一等奖指导教师,第十三届青年教师教学竞赛特等奖。

第三十二届研究生科技论文报告会优秀指导老师;入选中国地质大学(武汉)2022"十佳班主任";连续四年获中国地质大学(武汉)本科毕业论文优秀指导教师奖。

已主持国家重点研发计划项目子课题、国家自然科学基金面上项目等科研项目十余项。担任SCI 期刊Geo-spatial Information Science编委,以及Remote Sensing等SCI期刊的客座编辑;担任Remote Sensing of Environment、ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing、IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing。

IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing、IEEE Geoscience and Remote Sensing Letter等遥感、计算机领域国际权威SCI期刊的审稿人。

指导研究生获国家奖学金、信才等专项奖学金,获校级研究生科报会特等奖;带领的研究组积极为学生提供国内外学术交流,多名组内学生受邀担任国际遥感会议IGARSS的会议联合主席;带领本科生成功立项“大学生创新创业训练计划”国家级项目8项,独立撰写SCI论文。

研究生毕业后大多进入武汉大学、中山大学、中国地质大学(武汉)等国内外著名高校和腾讯、华为、百度等知名互联网公司以及测绘、城市等事业单位任职和深造。

论文发表发表论文

怎么样发表论文:

1、想要发表论文,事先要做的就是写好一篇查重率合格,且具备一定价值的论文,论文查重率的具体要求,要根据想要发表的期刊来定,若为普通期刊,则查重率在20%或是30%左右即可,若是核心期刊,则查重率一般要在10%以内。

2、在期刊上发表论文,主要途径就是投稿,最好是通过一些比较熟悉和了解的渠道进行投稿,因为这样通过的概率会更高一些,审批也会比较快,发表的时间也能够往前安排。

3、如果是缺乏有关渠道的,可以向有经验的同学或是学长学姐咨询,也可以向有关的老师询问,一般也能够得到一些可靠的方式方法。

4、对于社内投稿,即在官网投稿系统或邮箱投稿,或者是在知网投稿系统投稿,它对于所有类型的期刊都是合适的,缺乏有关渠道的,也可以通过这种方式进行投稿。

5、还有一类投稿,是社内会公布联系方式,或是在线系统投稿,但是这一类投稿的要求会比较高,对于缺乏经验的投稿人来说,也有可能遇到假冒或是的,因此选择这类投稿方式的,建议事先进行必要的验证,确定无误后在进行投稿。

6、可供大家选择的投稿、发表论文的方式其实有不少,但大家也要对各类方式、途径进行甄别对比,还有非常重要的一点是:不得一稿多投。

以下是发表论文或期刊的方法:

一、写作

首先要写好一篇论文,选题要与专业、研究方向密切相关,论文的格式要规范,应包括题目、作者(姓名、单位、邮编及简介)内容摘要、关键词、正文等;论文篇幅不宜过长,因为期刊版面的字符数是固定的,字符数越多,版面增加,相应的费用就会越高;最后还要注意控制重复率,一般期刊要5%-20%以下才合格录用。

二、选刊

选择一本合适的期刊进行投稿,是成功发表论文极其关键的一步,要遵循几个原则,即

1、 国家新闻出版署能查到的正规期刊;

2、知网、万方、维普、龙源四大数据库之一正常收录的期刊;

3、符合学校、单位要求的期刊;

最后还要考虑论文是否符合期刊的收稿范围,避免因为文章方向不合适出现拒稿的情况。

三、投稿

投稿的途径有两种,一种是通过杂志社邮箱,官网或者在线系统投稿。(注意:数据库和期刊的目录页上面的联系方式才是准确的),虽然这种方式完全不用担心,但缺点是审稿时间较长,沟通不及时,无法了解期刊最新出刊时间,费用,收稿要求等等。

第二种就是找代理投稿 。这个方法也是现在大多数人用的要给方法,为什么会这样的,我只能说谁用谁知道。这个是最简单最省事儿的。以前我就是找的一个文化公司安排文章,服务没得说,只需要提供文章,剩余的事情全由他们搞定。

中介投稿也是有很多优势的

1、刊物比较丰富和全面,各类的刊物都有,可以根据作者的要求快速推荐推荐合适的刊物。

2、 期刊信息非常的全名,从刊物的收稿栏目,出刊时间,版面字符数要求,期刊级别、出刊周期、审核标准、是否可以开社内发票、刊号邮发代号、电子刊号、是否可以查稿、封面以及影响因子区间

3、他们基本上是和杂志社或是承包商直接对接的,沟通速度比较的迅速。

4、查稿后付款。这点已经算是标配了,绝大多数的刊物都是可以查稿后付款的,而且查稿电话是数据库可以查询到的哦 。

5、 最要是不收定金和知道一个刊物的审稿要求和难度。

发表论文发表论文

期刊上发表论文,适合有文章需要发表、但是对投稿一头雾水无从下手的作者,无论是准备自投还是找中介代发,话不多说,下面干货。发表论文的整个流程,简单概括就是:定稿-选择期刊-审核-通过/返修-支付费用-定版-排版校对-印刷-出刊邮寄-上传数据库接下来按照步骤详细说说每个发表环节以及注意事项。定稿:其实就是写论文,这个我也不是专业的,所以不多说,仅从发表的角度简单说几句。1.关于论文主题:如果你的文章是准备用来发表的,尤其是准备投稿普刊,那么有些选题千万不要碰,比如港ao台、疫情、涉党涉政、宗教、神学、封jian迷xin、校园bao力等等,不要问为什么,这类主题写了大概率发表不出去!即便有收的,审核也严格,论文内容不能有不适合刊登的点。总之,发表论文不要只知道埋头苦写,动笔之前先去问问某个主题能不能发、好不好发,不能发、不好发就尽量不要写。2.关于语言逻辑:普刊在大家眼里通常就是要求低,但是要求低不等于没有要求!!文章内容如何就不说了,最起码得是篇论文吧,不能语病、错字一堆,不能毫无逻辑、前言不搭后语,不能让人不知所云,不能过于口语化......所以论文写好后建议自己先通读一遍,如果自己看不出毛病,就找同学、同事、朋友随便谁帮你看看,毕竟一篇连语言基本功都有问题的论文,即便内容写得再好,又有谁愿意看?3.关于起发字符、重复率:现在基本所有正规学术期刊都是5000字符左右/3版起发,能够2版起发的很少,即便遇到了也建议发3版,因为2版的文章后续存在被要求整改的可能。至于重复率,每个期刊的要求不一样,从10%到30%都有,有的期刊审核的时候会查重,有的则文责自负(即万一后续数据库抽查发现重复率过高而导致论文被下架,作者自己负责),这种的就建议自己提前查下,那些杂志社会查重的,如果对自己论文没把握的(特别是复制较多的),也建议提前查下,之前遇到个作者论文审核的时候查重结果直接七八十,这种就很尴尬了,这让编辑怎么想?选择期刊:我个人认为这是发表论文最重要的一个环节,这个说起来很简单,做起来其实很难,很耗费精力和时间。选择期刊分为两步——第一步,大家务必要先弄清楚自己对期刊的要求,尤其是因为评职称、评奖学金、保研等这些原因需要发表论文的,一定要先去看看学校、单位对期刊的具体要求是什么,比如期刊等级,是要普刊、学报还是核心?是不是非知网收录的期刊不可?最晚什么时候需要提交评审材料

如何发表论文如下:

论文发表,一个是可以直接投稿杂志社,一个是可以通过论文代理机构。

费用方面,杂志社肯定要比代理便宜。因为,杂志社只是收取非常小部分的版面费。而代理方面,收取的比较多。

时间方面,杂志社的编辑一般很少自己采集稿件。毕竟,每个编辑其实都会跟很多代理合作。他们会直接从代理方面得到稿件,并且从中抽取部分好处费。代理手中的稿件比较多,所以杂志社的编辑们一般都非常乐于跟他们合作。

关键是,自己也能从中得到额外的收入,何乐而不为。 审稿方面,杂志社不是所有的稿件都给你发。当然,作为代理方,也不可能所有的稿件都能承诺给你发。但是,只要代理方面承诺可以发。那么,就百分之百可以发表了。

毕竟,只要是气候成熟的代理,都会固定的和一些杂志社编辑有长期合作。这样,就会无形中生成一种关系户的效果。

所以,审稿方面,找代理确实要比杂志社容易多。 也就是说,杂志社便宜是便宜,但是没有时间保证,审稿麻烦切周期长。而,代理方面,贵也贵不到哪儿去,审稿速度快,时间短。现在需要发表论文的作者,时间方面大多都比较紧迫,而且论文方面也都比较麻烦。

项目:

校外:可以去的地方有大公司的研究机构(如MSRA IBM CRL等),有中科研的各个著名院所等。

校内:一种途径是参与校内著名实验室每年定期的暑期实习,比如电信学员的网安实验室,比如材料学院的微纳中心等,一种途径 是自己联系在科研上比如活跃的老师(此如自己的任课老师,

指导老师:找一个好的指导老师很重要,他的作用=好的科研指导+好的科研推荐信+挂高质量论文的机会+给美国教授内推的机会

在日常生活中,无论是评职称还是大学生毕业都离不开发表论文.在公开发行的学术期刊上发表论文,成为职称评选硬性条件之一,可以说发表论文,在职称评审中占据非常重要的作用.下面学术堂就来简单的说一下如何凭借个人经验发表论文.发表论文首先需要写一篇好的论文,论文不光主题鲜明,论点创新,还应该结构严谨,层次分明.与此同时,还应该注意论文标准格式、文句通顺,确保论文通过审核.发表论文流程主要包括以下几方面.根据杂志办刊盘方向以及办刊宗旨,确定要发表的刊物.然后投稿到杂志社邮箱,杂志社审稿录用排版印刷,到最后出版发行.如果稿件有问题会出现两种情况出现退稿与返修.返修的稿件要求整理好发回杂志社.觉得注意的是杂志社审稿在一周到一年不等根据杂志社实际情况来定排班时间在一周左右交稿三天左右印刷七到十天左右发行时间为一周左右.在进行发表期刊论文的过程中,要根据自己的实际情况选择合理的时间进行发表.个人如何发表论文.1、发表论文的重要性.不同的人发表论文的作用也不同:(1)评职称(晋升职称):研究生 毕业需要;教师 、医护人员 、科研院所的人员、企业员工 等 晋升高一级的职称时,发表期刊论文是作为一项必须的参考指标.(2)申报基金、课题 :教育、科技、卫生系统 每年申报的国家自然科学基金项目、其它各种基金项目、各种研究课题时,发表论文 是作为 基金或课题 完成的一种研究成果的结论性展示.(3)世界性基础领域的研究,比如在医学、数字、物理、化学、生命科学 等领域开展的基础性研究,公开发表论文 是对最新科技 科学研究成果、研究方法的一种展示和报道.以推动整个社会的科技进步等.(4)提升自身竞争力:本科生和研究生在校期间发表具有一定水准的论文,有助于提升个人学术素养,进入社会,也可能会有更高的起点.2、发布论文的流程.(1)确定自己的研究课题,验证其写作价值,如果具有一定价值,就着手开始筹备论文,第一次发表论文,可以多向前辈请教,多查阅一些资料文献,在前人的基础上寻找突破口,选题立意要新颖实用,不要为了写论文而写论文.(2)论文经过多次修改完善以后,接下来我们就可以准备发表论文,发表论文第一步就是要选择对应的期刊,如果稿件投向不合适的期刊可能会遭遇退稿和不公正评判.如何选择合适的期刊?在知网或其他数据库中检索本篇论文相关领域的期刊,查看期刊级别以及刊物号等,确保其为正规期刊,然后阅读其刊登发表过的论文,看自己的论文是否适合在这些期刊上发表,从中挑出2-3个期刊作为备选,进一步了解这些刊物的审稿周期、投稿费用、投稿要求等,从中选出将要投稿的1个期刊,联系期刊编辑将自己的稿件投递过去,然后等待审稿人员的回复.

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论文发表流程有哪些?完成一篇SCI论文后,下一个任务是如何准备和组织所需的文件和提交的材料。稿件提交后,总刊编辑将进行正式审稿,检查稿件在格式和内容上是否符合本刊要求。稿件通过正式评审后,即可进入实质性评审阶段。因此,应高度重视提交文件的准备工作。投稿前,在选择投稿期刊后,首先要认真阅读期刊作者主页指南上的每一个细节要求,并严格按照目标期刊投稿指南准备相关投稿材料。如果投稿指南上的描述不清楚,你可以下载最新一期的期刊供阅读和参考。许多杂志都会在提交指南页面提供免费下载的样本供作者参考。不同的杂志需要准备不同的文件,但它们也有某些共同点。例如,提交材料通常包括:正文(手稿或正文)、扉页(全称或扉页)、附件、图片(图)、表格(表)、补充资料文件(辅助资料或补充材料)及其他相关文件等。以下是提交文件的准备和注意事项的简要说明:文本(text)正文是对一篇论文的完整描述,按优先顺序,通常包括标题、摘要、导言、材料与方法、结果、讨论、致谢、参考文献、表格、图片说明(图例或图注)等主要部分。材料、方法和结果往往内容丰富。每个段落都可以设置副标题。副标题可以加粗或斜体,以便于阅读。少数杂志要求表格和图片说明不能放在全文中,而是放在单独的Word文档中。在正常情况下,提交指南将对文章的结构、格式和字数作出规定和详细介绍。整个稿件的每一部分都必须严格按照投稿指南的要求编写。标题页(完整标题或标题页)标题页包含文章的标题、所有作者信息(姓名、最高学位、单位及其通信地址)以及相应作者的联系信息(单位、地址、电话、传真和电子邮件)。大多数SCI期刊要求文章标题不得超过100个印刷体字符(包括字母、标点符号和空格),应为10-12个(不超过25个)英文单词的名词性短语或句子。作者排名的顺序应根据论文的写作贡献来决定。共同第一作者或共同通讯作者通常用“*”等符号标记,并单独解释。有些杂志需要在标题页上写基金支持,通常在标题页的下半部分。此外,大多数SCI期刊要求作者提供不超过40个印刷字符的标题(行标题、短标题)。求职信期刊编辑通常允许作者简要介绍论文的亮点和价值,作者也希望能为编辑提供一些信息,帮助他们的论文进行评审和决策。以上信息可写在提交信中,一封好的投稿信必须特别注意内容和格式。一些医学期刊在作者指南中对投稿信的内容和格式有具体要求。送审函的格式与一般公函相似,包括标题、标题、正文、背书、签名和附件等,正文是送审函的主体部分。在这一部分,你需要:完整地列出文章的标题。并简要介绍了本研究的主要意义、创新点、投稿意愿和适合期刊稿件的栏目。

评职称发表论文可以自己投稿给杂志社,也可以找杂志社的编辑,让他们帮你投。自己投稿需要自己把稿件写好修饰好,字符数以及查重等都要符合要求才可以。找杂志社的编辑要认清别是,价格太低的要小心,因为检索网站可能不稳定。主要就看自己的需求,看评职文件的要求,别到时花钱了却不能用,白花钱不说还耽误了评职,得不偿失。

如何发表sci论文?这是许多研究者关注的内容。目前,发表sci论文可以给国内作者带来很大的优势。然而,在国际期刊上发表论文是有难度的。发表sci论文都需要掌握一定的技巧。充分的准备才能使论文更顺利地发表,首先需要一篇高质量的论文。这也要求作者阅读大量的英语文学作品,并具有较高的英语水平。如果英文水平不够,你可以先用中文写论文,然后找专业机构翻译成英文,他们也会对论文进行润色,使论文达到投稿的水平。国际sci论文审稿人是不习惯中国式英语的,很多国内作者投稿也是因为语言问题而被拒稿,想要避免这种情况就需要早做准备。论文写好后都会寻找相关的sci刊物投稿,大家阅读相关文献时也会知道一些与自己研究领域相关的sci刊物,掌握其影响因子及相关期刊的名称非常重要。小编建议先发一些比较高质量的期刊论文,如果能被送审,得到一些修改意见,即使被拒,也可以发表一些影响因子较低的期刊。选好期刊后根据“Instructions for Authors”,修改自己文章的格式。虽然比较繁琐的事情,却也能修改格式。比如说:文章标题、作者、通讯方式。对于参考文献也有不同的安排方式。总体来说想要发表sci论文并不容易,建议各位国内作者尽早的咨询专业老师,结合你的论文内容投稿相符合的杂志期刊,这样往往通过率会高一些。

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