Howtosignalprocessing
- Apakah resolusi super pembelajaran mendalam?
- Apakah tujuan resolusi super?
- Teknologi apa yang membolehkan peningkatan resolusi menggunakan algoritma pembelajaran mendalam?
- Di mana resolusi super digunakan?
Apakah resolusi super pembelajaran mendalam?
Abstrak-Single Image Super-Resolution (SISR) adalah masalah yang mencabar yang mencabar yang bertujuan untuk mendapatkan output resolusi tinggi (HR) dari salah satu versi resolusi rendah (LR). Baru-baru ini, algoritma pembelajaran mendalam yang kuat telah digunakan untuk SISR dan telah mencapai prestasi terkini.
Apakah tujuan resolusi super?
Tujuan utama resolusi super (SR) adalah untuk menghasilkan imej resolusi yang lebih tinggi dari imej resolusi yang lebih rendah. Imej resolusi tinggi menawarkan ketumpatan piksel yang tinggi dan dengan itu lebih terperinci mengenai adegan asal.
Teknologi apa yang membolehkan peningkatan resolusi menggunakan algoritma pembelajaran mendalam?
Gans untuk resolusi super
Model resolusi super pembelajaran yang paling mendalam dilatih menggunakan rangkaian adversarial generatif (GANS).
Di mana resolusi super digunakan?
Resolusi super imej merujuk kepada tugas meningkatkan resolusi imej dari resolusi rendah (LR) hingga tinggi (HR). Ia digunakan secara umum dalam aplikasi berikut: Pengawasan: Untuk mengesan, mengenal pasti, dan melakukan pengiktirafan wajah pada imej resolusi rendah yang diperoleh dari kamera keselamatan.
