Howtosignalprocessing
- O que é Super Resolução Aprendizagem Deep?
- Qual é o objetivo da super resolução?
- O que a tecnologia permite a atualização da resolução usando algoritmos de aprendizado profundo?
- Onde é a super resolução usada?
O que é Super Resolução Aprendizagem Deep?
Resumo-a Super-resolução de imagem do solteiro (SISR) é um problema mal-humorado notoramente desafiador que visa obter uma saída de alta resolução (HR) de uma de suas versões de baixa resolução (LR). Recentemente, algoritmos poderosos de aprendizado profundo foram aplicados ao SISR e alcançaram desempenho de ponta.
Qual é o objetivo da super resolução?
O objetivo central da super-resolução (SR) é gerar uma imagem de resolução mais alta a partir de imagens de baixa resolução. A imagem de alta resolução oferece uma alta densidade de pixels e, portanto, mais detalhes sobre a cena original.
O que a tecnologia permite a atualização da resolução usando algoritmos de aprendizado profundo?
Gans para super resolução
A maioria do modelo de super resolução baseado em aprendizado profundo é treinado usando redes adversárias generativas (GANs).
Onde é a super resolução usada?
Super resolução de imagem refere-se à tarefa de aprimorar a resolução de uma imagem de baixa resolução (LR) para alta (HR). É usado popularmente nas seguintes aplicações: vigilância: detectar, identificar e executar reconhecimento facial em imagens de baixa resolução obtidas de câmeras de segurança.
