UMER, RAO MUHAMMAD
UMER, RAO MUHAMMAD
DMIF - DIPARTIMENTO DI SCIENZE MATEMATICHE, INFORMATICHE E FISICHE
A deep residual star generative adversarial network for multi-domain image super-resolution
2021-01-01 Umer, R. M.; Munir, A.; Micheloni, C.
AIM 2020 Challenge on Efficient Super-Resolution: Methods and Results
2020-01-01 Zhang, K.; Danelljan, M.; Li, Y.; Timofte, R.; Liu, J.; Tang, J.; Wu, G.; Zhu, Y.; He, X.; Xu, W.; Li, C.; Leng, C.; Cheng, J.; Wu, G.; Wang, W.; Liu, X.; Zhao, H.; Kong, X.; He, J.; Qiao, Y.; Dong, C.; Luo, X.; Chen, L.; Zhang, J.; Suin, M.; Purohit, K.; Rajagopalan, A. N.; Li, X.; Lang, Z.; Nie, J.; Wei, W.; Zhang, L.; Muqeet, A.; Hwang, J.; Yang, S.; Kang, J. H.; Bae, S. -H.; Kim, Y.; Qu, Y.; Jeon, G. -W.; Choi, J. -H.; Kim, J. -H.; Lee, J. -S.; Marty, S.; Marty, E.; Xiong, D.; Chen, S.; Zha, L.; Jiang, J.; Gao, X.; Lu, W.; Wang, H.; Bhaskara, V.; Levinshtein, A.; Tsogkas, S.; Jepson, A.; Kong, X.; Zhao, T.; Zhao, S.; Hrishikesh, P. S.; Puthussery, D.; Jiji, C. V.; Nan, N.; Liu, S.; Cai, J.; Meng, Z.; Ding, J.; Ho, C. M.; Wang, X.; Yan, Q.; Zhao, Y.; Chen, L.; Sun, L.; Wang, W.; Liu, Z.; Lan, R.; Umer, R. M.; Micheloni, C.
AIM 2020 Challenge on Real Image Super-Resolution: Methods and Results
2020-01-01 Wei, P.; Lu, H.; Timofte, R.; Lin, L.; Zuo, W.; Pan, Z.; Li, B.; Xi, T.; Fan, Y.; Zhang, G.; Liu, J.; Han, J.; Ding, E.; Xie, T.; Cao, L.; Zou, Y.; Shen, Y.; Zhang, J.; Jia, Y.; Cheng, K.; Wu, C.; Lin, Y.; Liu, C.; Peng, Y.; Zou, X.; Luo, Z.; Yao, Y.; Xu, Z.; Zamir, S. W.; Arora, A.; Khan, S.; Hayat, M.; Khan, F. S.; Ahn, K. -H.; Kim, J. -H.; Choi, J. -H.; Lee, J. -S.; Zhao, T.; Zhao, S.; Han, Y.; Kim, B. -H.; Baek, J. H.; Wu, H.; Xu, D.; Zhou, B.; Guan, W.; Li, X.; Ye, C.; Li, H.; Zhong, H.; Shi, Y.; Yang, Z.; Yang, X.; Li, X.; Jin, X.; Wu, Y.; Pang, Y.; Liu, S.; Liu, Z. -S.; Wang, L. -W.; Li, C. -T.; Cani, M. -P.; Siu, W. -C.; Zhou, Y.; Umer, R. M.; Micheloni, C.; Cong, X.; Gupta, R.; Ahn, K. -H.; Kim, J. -H.; Choi, J. -H.; Lee, J. -S.; Almasri, F.; Vandamme, T.; Debeir, O.
DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR IMAGE SUPER-RESOLUTION
2022-03-09 Umer, RAO MUHAMMAD
Deep Cyclic Generative Adversarial Residual Convolutional Networks for Real Image Super-Resolution
2020-01-01 Umer, R. M.; Micheloni, C.
Deep super-resolution network for single image super-resolution with realistic degradations
2019-01-01 Umer, RAO MUHAMMAD; Foresti, G. L.; Micheloni, C.
Federated Learning for Data and Model Heterogeneity in Medical Imaging
2024-01-01 Madni, H. A.; Umer, R. M.; Foresti, G. L.
LBKENet:Lightweight Blur Kernel Estimation Network for Blind Image Super-Resolution
2023-01-01 Khan, A. H.; Umer, R. M.; Dunnhofer, M.; Micheloni, C.; Martinel, N.
NTIRE 2020 challenge on real-world image super-resolution: Methods and results
2020-01-01 Lugmayr, A.; Danelljan, M.; Timofte, R.; Ahn, N.; Bai, D.; Cai, J.; Cao, Y.; Chen, J.; Cheng, K.; Chun, S.; Deng, W.; El-Khamy, M.; Ho, C. M.; Ji, X.; Kheradmand, A.; Kim, G.; Ko, H.; Lee, K.; Lee, J.; Li, H.; Liu, Z.; Liu, Z. -S.; Liu, S.; Lu, Y.; Meng, Z.; Michelini, P. N.; Micheloni, C.; Prajapati, K.; Ren, H.; Seo, Y. H.; Siu, W. -C.; Sohn, K. -A.; Tai, Y.; Umer, R. M.; Wang, S.; Wang, H.; Wu, T. H.; Wu, H.; Yang, B.; Yang, F.; Yoo, J.; Zhao, T.; Zhou, Y.; Zhuo, H.; Zong, Z.; Zou, X.
Real Image Super-Resolution using GAN through modeling of LR and HR process
2022-01-01 Umer, R. M.; Micheloni, C.
Robust Federated Learning for Heterogeneous Model and Data
2024-01-01 Madni, H. A.; Umer, R. M.; Foresti, G. L.
Swarm-FHE: Fully Homomorphic Encryption-based Swarm Learning for Malicious Clients
2023-01-01 Madni, H. A.; Umer, R. M.; Foresti, G. L.
Titolo | Data di pubblicazione | Autore(i) | File |
---|---|---|---|
A deep residual star generative adversarial network for multi-domain image super-resolution | 1-gen-2021 | Umer, R. M.; Munir, A.; Micheloni, C. | |
AIM 2020 Challenge on Efficient Super-Resolution: Methods and Results | 1-gen-2020 | Zhang, K.; Danelljan, M.; Li, Y.; Timofte, R.; Liu, J.; Tang, J.; Wu, G.; Zhu, Y.; He, X.; Xu, W.; Li, C.; Leng, C.; Cheng, J.; Wu, G.; Wang, W.; Liu, X.; Zhao, H.; Kong, X.; He, J.; Qiao, Y.; Dong, C.; Luo, X.; Chen, L.; Zhang, J.; Suin, M.; Purohit, K.; Rajagopalan, A. N.; Li, X.; Lang, Z.; Nie, J.; Wei, W.; Zhang, L.; Muqeet, A.; Hwang, J.; Yang, S.; Kang, J. H.; Bae, S. -H.; Kim, Y.; Qu, Y.; Jeon, G. -W.; Choi, J. -H.; Kim, J. -H.; Lee, J. -S.; Marty, S.; Marty, E.; Xiong, D.; Chen, S.; Zha, L.; Jiang, J.; Gao, X.; Lu, W.; Wang, H.; Bhaskara, V.; Levinshtein, A.; Tsogkas, S.; Jepson, A.; Kong, X.; Zhao, T.; Zhao, S.; Hrishikesh, P. S.; Puthussery, D.; Jiji, C. V.; Nan, N.; Liu, S.; Cai, J.; Meng, Z.; Ding, J.; Ho, C. M.; Wang, X.; Yan, Q.; Zhao, Y.; Chen, L.; Sun, L.; Wang, W.; Liu, Z.; Lan, R.; Umer, R. M.; Micheloni, C. | |
AIM 2020 Challenge on Real Image Super-Resolution: Methods and Results | 1-gen-2020 | Wei, P.; Lu, H.; Timofte, R.; Lin, L.; Zuo, W.; Pan, Z.; Li, B.; Xi, T.; Fan, Y.; Zhang, G.; Liu, J.; Han, J.; Ding, E.; Xie, T.; Cao, L.; Zou, Y.; Shen, Y.; Zhang, J.; Jia, Y.; Cheng, K.; Wu, C.; Lin, Y.; Liu, C.; Peng, Y.; Zou, X.; Luo, Z.; Yao, Y.; Xu, Z.; Zamir, S. W.; Arora, A.; Khan, S.; Hayat, M.; Khan, F. S.; Ahn, K. -H.; Kim, J. -H.; Choi, J. -H.; Lee, J. -S.; Zhao, T.; Zhao, S.; Han, Y.; Kim, B. -H.; Baek, J. H.; Wu, H.; Xu, D.; Zhou, B.; Guan, W.; Li, X.; Ye, C.; Li, H.; Zhong, H.; Shi, Y.; Yang, Z.; Yang, X.; Li, X.; Jin, X.; Wu, Y.; Pang, Y.; Liu, S.; Liu, Z. -S.; Wang, L. -W.; Li, C. -T.; Cani, M. -P.; Siu, W. -C.; Zhou, Y.; Umer, R. M.; Micheloni, C.; Cong, X.; Gupta, R.; Ahn, K. -H.; Kim, J. -H.; Choi, J. -H.; Lee, J. -S.; Almasri, F.; Vandamme, T.; Debeir, O. | |
DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR IMAGE SUPER-RESOLUTION | 9-mar-2022 | Umer, RAO MUHAMMAD | |
Deep Cyclic Generative Adversarial Residual Convolutional Networks for Real Image Super-Resolution | 1-gen-2020 | Umer, R. M.; Micheloni, C. | |
Deep super-resolution network for single image super-resolution with realistic degradations | 1-gen-2019 | Umer, RAO MUHAMMAD; Foresti, G. L.; Micheloni, C. | |
Federated Learning for Data and Model Heterogeneity in Medical Imaging | 1-gen-2024 | Madni, H. A.; Umer, R. M.; Foresti, G. L. | |
LBKENet:Lightweight Blur Kernel Estimation Network for Blind Image Super-Resolution | 1-gen-2023 | Khan, A. H.; Umer, R. M.; Dunnhofer, M.; Micheloni, C.; Martinel, N. | |
NTIRE 2020 challenge on real-world image super-resolution: Methods and results | 1-gen-2020 | Lugmayr, A.; Danelljan, M.; Timofte, R.; Ahn, N.; Bai, D.; Cai, J.; Cao, Y.; Chen, J.; Cheng, K.; Chun, S.; Deng, W.; El-Khamy, M.; Ho, C. M.; Ji, X.; Kheradmand, A.; Kim, G.; Ko, H.; Lee, K.; Lee, J.; Li, H.; Liu, Z.; Liu, Z. -S.; Liu, S.; Lu, Y.; Meng, Z.; Michelini, P. N.; Micheloni, C.; Prajapati, K.; Ren, H.; Seo, Y. H.; Siu, W. -C.; Sohn, K. -A.; Tai, Y.; Umer, R. M.; Wang, S.; Wang, H.; Wu, T. H.; Wu, H.; Yang, B.; Yang, F.; Yoo, J.; Zhao, T.; Zhou, Y.; Zhuo, H.; Zong, Z.; Zou, X. | |
Real Image Super-Resolution using GAN through modeling of LR and HR process | 1-gen-2022 | Umer, R. M.; Micheloni, C. | |
Robust Federated Learning for Heterogeneous Model and Data | 1-gen-2024 | Madni, H. A.; Umer, R. M.; Foresti, G. L. | |
Swarm-FHE: Fully Homomorphic Encryption-based Swarm Learning for Malicious Clients | 1-gen-2023 | Madni, H. A.; Umer, R. M.; Foresti, G. L. |