Single-Image Super-Resolution for Remote Sensing Images Using a Deep Generative Adversarial Network With Local and Global Attention Mechanisms - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing Année : 2021

Single-Image Super-Resolution for Remote Sensing Images Using a Deep Generative Adversarial Network With Local and Global Attention Mechanisms

Yadong Li
  • Fonction : Auteur
Sebastien Mavromatis
  • Fonction : Auteur
MODélisation Géométrique
Feng Zhang
Zhenhong Du
  • Fonction : Auteur
Jean Sequeira
  • Fonction : Auteur
MODélisation Géométrique
Zhongyi Wang
  • Fonction : Auteur
Xianwei Zhao
  • Fonction : Auteur
Renyi Liu
  • Fonction : Auteur

Domaines

Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV] Géométrie algorithmique [cs.CG] Synthèse d'image et réalité virtuelle [cs.GR] Traitement des images [eess.IV]

Sébastien MAVROMATIS  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-03309983

Soumis le : vendredi 30 juillet 2021-12:00:30

Dernière modification le : lundi 10 juin 2024-16:50:19

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03309983 , version 1 (30-07-2021)

Identifiants

Citer

Yadong Li, Sebastien Mavromatis, Feng Zhang, Zhenhong Du, Jean Sequeira, et al.. Single-Image Super-Resolution for Remote Sensing Images Using a Deep Generative Adversarial Network With Local and Global Attention Mechanisms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, pp.1-24. ⟨10.1109/TGRS.2021.3093043⟩. ⟨hal-03309983⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UNIV-TLN CNRS UNIV-AMU LIS-LAB INCIAM
55 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

More