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论文信息

题目：Universal Robustness via Median Randomized Smoothing for Real-World Super-Resolution

通过中值随机平滑实现真实世界超分辨率的通用鲁棒性

作者：Zakariya Chaouai, Mohamed Tamaazousti

论文创新点

本文在超分辨率（SR）领域提出了多项创新贡献： 1. **探索对抗攻击方法在SR中的应用**：首次将快速梯度符号法（FGSM）、基本迭代法（BIM）以及Carlini-Wagner（CW）攻击等对抗攻击方法应用于SR任务，并基于这些攻击方法构建了鲁棒超分辨率（RSR）模型。 2. **提出基于中值随机平滑的CertSR模型**：开发了一种新颖的中值随机平滑技术，用于增强超分辨率模型的鲁棒性，以应对真实世界中的复杂场景。

本研究通过结合对抗训练和中值随机平滑技术，显著提升了超分辨率模型在真实场景下的鲁棒性和泛化能力，为SR领域提供了新的研究方向和技术框架。

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