1. 先将低分辨率图像使用双三次差值放大至目标尺寸(如放大至 2 倍、3 倍、4 倍),此时仍然称放大至目标尺寸后的图像为低分辨率图像(Low-resolution image),即图中的输入(input); 2. 将低分辨率图像输入三层卷积神经网络。举例:在论文其中一个实验相关设置,对 YCrCb 颜色空间中的 Y 通道进行重建,网络形式为 (...
借用【超分辨率】Laplacian Pyramid Networks(LapSRN)的网络配图, 可以看到LapSRN的特点是递归结构减少参数量和逐级上采样的结构, 这使得即使面对高倍率的放大任务这个网络也能得到比较稳定的重建结果. 且由于使用了递归结构和逐级的参数共享, 残差与原始图分流的金字塔结构, 这个网络执行高效, 训练也不困难, 很值得学习....
从上面论文中的对比图可以发现其与SRCNN最大的区别就是结尾使用的反卷积层, 反卷积让我们可以直接用没有插值的低分辨率图片进行超分辨率学习, 从而减少超分辨途中的参数数量, 加快网络效率. 并且使用了PReLU作为激活层, 使得激活层本身也可以被学习来提高网络效果 FSRCNN简单实现 代码语言:javascript 复制 classFSRCNN(n...
笔者本次选择复现的是汤晓鸥组 Chao Dong 的作品,这篇论文也是深度学习应用在超分辨率重构上的开山之作。 论文复现代码: http://aistudio.baidu.com/#/projectdetail/23978 超分辨率重构 单图像超分辨率重构(SR)可以从一张较小的图像生成一张高分辨率的图像。显然,这种恢复的结果是不唯一的。可以这样直观地理解:...
唐宇迪老师的经典论文剖析直播课~ 科技 计算机技术 算法 人工智能 AI 公开课 自然语言处理 校园分享官第5期 KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构 计算机科学 图像处理 机器学习 论文机器学习算法实战大全 发消息 持续分享人工智能高质量课程~ 接下来播放 自动连播 如何从零开始构建一个知识图谱? 机器学习算法实战...
详细介绍:SRCNN 是一种经典的基于卷积神经网络的超分辨率方法。它使用卷积层来提取图像特征,并实现图像的高分辨率重建[9]。 参考文献:Dong, C., Loy, C. C., He, K., & Tang, X. (2016). Image super-resolution using deep convolutional networks. IEEE transactions on pattern analysis and machine inte...
本期带大家揭晓紫光展锐首颗AI+8K超高清智能显示芯片平台M6780的第二项隐藏技能——AI-SR超分辨率技术。 在图像、视频的显示过程中,视频源的输入尺寸取决于视频资源的实际尺寸,如果视频资源较为老旧,其分辨率普遍低于播放设备的显示分辨率,例如在8K电视(7680×4320)的应用场景中,会出现部分特殊片源甚至为SD标清格式(...
本期带大家揭晓紫光展锐首颗AI+8K超高清智能显示芯片平台M6780的第二项隐藏技能——AI-SR超分辨率技术。 在图像、视频的显示过程中,视频源的输入尺寸取决于视频资源的实际尺寸,如果视频资源较为老旧,其分辨率普遍低于播放设备的显示分辨率,例如在8K电视(7680×4320)的应用场景中,会出现部分特殊片源甚至为SD标清格式(...
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