Howtosignalprocessing
- Co to jest głębokie uczenie się?
- Jaki jest cel super rozwiązania?
- Jaka technologia umożliwia aktualizację rozdzielczości za pomocą algorytmów głębokiego uczenia się?
- Gdzie jest używana super rozdzielczość?
Co to jest głębokie uczenie się?
Streszczenie-super-rozdzielczość obrazu (SISR) to notorycznie trudny problem, który ma na celu uzyskanie produkcji o wysokiej rozdzielczości (HR) z jednej z jego wersji o niskiej rozdzielczości (LR). Niedawno do SISR zastosowano potężne algorytmy uczenia się i osiągnęły najnowocześniejsze wyniki.
Jaki jest cel super rozwiązania?
Głównym celem super-rozdzielczości (SR) jest wygenerowanie obrazu o wyższej rozdzielczości z obrazów o niższej rozdzielczości. Obraz o wysokiej rozdzielczości oferuje wysoką gęstość pikseli, a tym samym więcej szczegółów na temat oryginalnej sceny.
Jaka technologia umożliwia aktualizację rozdzielczości za pomocą algorytmów głębokiego uczenia się?
Gans do super -rozwiązania
Większość modelu super rozdzielczości opartej na głębokim uczeniu się jest szkolona przy użyciu generatywnych sieci przeciwnych (GAN).
Gdzie jest używana super rozdzielczość?
Super rozdzielczość obrazu odnosi się do zadania zwiększenia rozdzielczości obrazu od niskiej rozdzielczości (LR) do wysokiego (HR). Jest popularnie stosowany w następujących aplikacjach: Nadzór: wykrywanie, identyfikacja i wykonywanie rozpoznawania twarzy na obrazach o niskiej rozdzielczości uzyskane z kamer bezpieczeństwa.
