Awesome-CVPR2021-Low-Level-Vision((持续更新,3月22日新增1篇恢复1其他；3月21日新增1篇超分1去雨；3月16日新增1篇去噪；3月13日新增1篇：1inpaiting；3月11日新增7篇：1质量评估2去雾4超分1增强；3月9日新增2篇去雨；3月8日新增2篇：2图像恢复；3月7日新增3篇：1去雨1去模糊1超分；3月6日新增2篇：1超分1inpainting)
整理了下2021年CVPR图像重建/底层视觉(Low-Level Vision)相关的一些论文，包括超分辨率，图像恢复，去雨，去雾，去模糊，去噪等方向。大家如果觉得有帮助，欢迎点赞和收藏~~
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CVPR2021官网：http://cvpr2021.thecvf.com
开会时间：2021年6月19日-6月25日
论文接收公布时间：2021年2月28日

1.超分辨率（Super-Resolution）

Unsupervised Degradation Representation Learning for Blind Super-Resolution

• Paper：
• Code：https://github.com/LongguangWang/DASR
• Analysis：

Data-Free Knowledge Distillation For Image Super-Resolution

AdderSR: Towards Energy Efficient Image Super-Resolution

• Paper：https://arxiv.org/abs/2009.08891
• Code：

Exploring Sparsity in Image Super-Resolution for Efficient Inference

• Paper：https://arxiv.org/abs/2006.09603
• Code：https://github.com/LongguangWang/SMSR

ClassSR: A General Framework to Accelerate Super-Resolution Networks by Data Characteristic

• Paper：https://arxiv.org/abs/2103.04039
• Code：https://github.com/Xiangtaokong/ClassSR

Cross-MPI: Cross-scale Stereo for Image Super-Resolution using Multiplane Images

• Paper：https://arxiv.org/abs/2011.14631
• Code：
• Homepage：http://www.liuyebin.com/crossMPI/crossMPI.html
• Analysis：CVPR 2021，Cross-MPI以底层场景结构为线索的端到端网络，在大分辨率（x8）差距下也可完成高保真的超分辨率

LAU-Net: Latitude Adaptive Upscaling Network for Omnidirectional Image Super-resolution

• Code：https://github.com/wangh-allen/LAU-Net

Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function

• Paper：https://arxiv.org/abs/2012.09161
• Code：https://github.com/yinboc/liif
• Homepage：https://yinboc.github.io/liif/

Temporal Modulation Network for Controllable Space-Time Video Super-Resolution

Robust Reference-based Super-Resolution via C²-Matching

GLEAN: Generative Latent Bank for Large-Factor Image Super-Resolution

• Paper：https://ckkelvinchan.github.io/papers/glean.pdf
• Code：
• Homepage：https://ckkelvinchan.github.io/projects/GLEAN/

BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond

• Paper：https://arxiv.org/abs/2012.02181
• Code：https://github.com/ckkelvinchan/BasicVSR-IconVSR
• Homepage：https://ckkelvinchan.github.io/projects/BasicVSR/

Video Rescaling Networks with Joint Optimization Strategies for Downscaling and Upscaling

• Paper：
• Code：https://github.com/ding3820/MIMO-VRN
• Homepage：https://ding3820.github.io/MIMO-VRN/
  

2.图像去雨（Image Deraining）

Removing Raindrops and Rain Streaks in One Go

From Rain Generation to Rain Removal

Semi-Supervised Video Deraining Embedded with Dynamical Rain Generator

• Paper：https://arxiv.org/abs/2103.07939
• Code：https://github.com/zsyOAOA/S2VD

Closing the Loop: Joint Rain Generation and Removal via Disentangled Image Translation

• Code：https://github.com/guyii54/JRGR
  

3.图像去雾（Image Dehazing）

Learning to Restore Hazy Video: A New Real-World Dataset and A New Method

ContrastiveLearning for Compact Single Image Dehazing

• Code：https://github.com/GlassyWu/AECR-Net
  

4.去模糊（Deblurring）

DeFMO: Deblurring and Shape Recovery of Fast Moving Objects

• Paper：https://arxiv.org/abs/2012.00595
• Code：https://github.com/rozumden/DeFMO

ARVo: Learning All-Range Volumetric Correspondence for Video Deblurring

5.去噪（Denoising）

Neighbor2Neighbor: Self-Supervised Denoising from Single Noisy Images

• Paper：https://arxiv.org/abs/2101.02824
  

6.图像恢复（Image Restoration）

Multi-Stage Progressive Image Restoration

• Paper：https://arxiv.org/abs/2102.02808
• Code：https://github.com/swz30/MPRNet
• Analysis：

CT Film Recovery via Disentangling Geometric Deformation and Illumination Variation: Simulated Datasets and Deep Models

• Paper：https://arxiv.org/abs/2012.09491
• Code：https://github.com/transcendentsky/Film-Recovery

Restoring Extremely Dark Images in Real Time

• Code：https://github.com/MohitLamba94/Restoring-Extremely-Dark-Images-In-Real-Time

Dual Pixel Exploration: Simultaneous Depth Estimation and Image Restoration

• Paper：https://arxiv.org/abs/2012.00301
• Code：https://github.com/panpanfei/Dual-Pixel-Exploration-Simultaneous-Depth-Estimation-and-Image-Restoration

Progressive Semantic-Aware Style Transformation for Blind Face Restoration

• Paper：https://arxiv.org/abs/2009.08709
• Code：https://github.com/chaofengc/PSFRGAN
  

7.图像增强（Image Enhancement）

Auto-Exposure Fusion for Single-Image Shadow Removal

• Paper：https://arxiv.org/abs/2103.01255
• Code：https://github.com/tsingqguo/exposure-fusion-shadow-removal

Learning Multi-Scale Photo Exposure Correction

• Paper：https://arxiv.org/abs/2003.11596
• Code：https://github.com/mahmoudnafifi/Exposure_Correction

Robust Reflection Removal with Reflection-free Flash-only Cues

• Paper：https://arxiv.org/abs/2103.04273
• Code：https://github.com/ChenyangLEI/flash-reflection-removal
  

8.图像去摩尔纹（Image Demoireing）

9.图像修复（Inpainting）

PD-GAN:Probabilistic Diverse GAN for Image Inpainting

• Code：https://github.com/KumapowerLIU/PD-GAN

Generating Diverse Structure for Image Inpainting with Hierarchical VQ-VAE

• Paper：https://arxiv.org/abs/2103.10022
• Code：https://github.com/USTC-JialunPeng/Diverse-Structure-Inpainting
  

10.图像质量评价（Image Quality Assessment）

SDD-FIQA:Unsupervised Face Image Quality Assessment with Similarity DistributionDistance

• Paper：https://arxiv.org/abs/2103.05977
  

11.插帧（Frame Interpolation）

FLAVR: Flow-Agnostic Video Representations for Fast Frame Interpolation

• Paper：https://arxiv.org/abs/2012.08512
• Code：https://tarun005.github.io/FLAVR/Code
• Homepage：https://tarun005.github.io/FLAVR/

CDFI: Compression-driven Network Design for Frame Interpolation

• Paper：https://arxiv.org/abs/2103.10559
• Code:https://github.com/tding1/Compression-Driven-Frame-Interpolation

DeFMO: Deblurring and Shape Recovery of Fast Moving Objects

• Paper：hhttps://arxiv.org/abs/2012.00595
• Code：https://github.com/rozumden/DeFMO
  

12.视频压缩（Video Compression）

MetaSCI: Scalable and Adaptive Reconstruction for Video Compressive Sensing

• Paper：https://arxiv.org/abs/2103.01786
• Code：https://github.com/xyvirtualgroup/MetaSCI-CVPR2021

13.其他多任务

Pre-Trained Image Processing Transformer

• Paper：https://arxiv.org/abs/2012.00364
• Code：
• Analysis：CVPR 2021 | Transformer进军low-level视觉！北大华为等提出预训练模型IPT

Invertible Image Signal Processing

• Code：https://github.com/yzxing87/Invertible-ISP

持续更新~

参考

[1] CVPR 2021 结果出炉！最新71篇CVPR’21论文汇总（更新中）
[2] CVPR2021最新信息及已接收论文/代码(持续更新)
[3] 15分钟看完：悉尼科技大学入选 CVPR 2021 的 13 篇论文，都研究什么？
[4] CVPR 2021放榜，腾讯优图20篇论文都在这里了

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