ESRGAN是在SRGAN基礎上進行增強的網絡, 在 年的比賽中獲得了冠軍 Introduction 介紹了基於PSNR指標獲得的超分辨圖像其結果會較為平滑，且與人們的主觀有較大的差別 作者針對SRGAN提出了 個改進的點 第一點: 使用了RDDB網絡結構, 這種層疊式的網絡結構更容易表達效果 第二點: 使用RaGAN對抗網絡, 這種網絡在優化生成器的時候，將判別真實圖片的概率值考慮了進來 第三點 ...
2021-09-24 17:28 0 100 推薦指數：
這篇綜述主要介紹目前深度學習領域超分辨率問題的一些方法。首先介紹了圖像超分辨率問題以及問題的評價標准，之后重點介紹了監督學習領域的幾大關鍵，包括上采樣方法、網絡結構、學習策略、其他優化策略等。並且分析了各種不同方法的優缺點。之后介紹了無監督學習的一些方法，最后給出了一些未來可能的研究方向。 圖像 ...
文獻一 文獻：Lai H, Pan Y, Liu Y, et al. Simultaneous feature learning and hash coding with deep neural networks[C]//Proceedings of the IEEE conference ...
文字檢測可以使用的方法：形態學、MSER、CTPN、SegLink、EAST等。 可以使用的深度學習文本行定位：CTPN、YOLO、EAST、PSE、DB等。 文字檢測的目的是為了文字識別。文字檢測是文字識別的必經之路。文字檢測的場景分為兩種，一種是簡單場景，另一種是復雜場景。其中，簡單場景 ...
注意：由於模塊、Python 版本或系統環境的差異，書中涉及的演示截圖與實際環境可能會有出入，但函數的用法及行為均是一致。 0. 安裝 EasyGUI 官網：https://github. ...
【前言】現在深度學習項目代碼量越來越大，並且單個文件的量也非常的大。筆者總結了一些專家的經驗並結合自己看的一些項目，打算總結一下如何探索和深入一個深度學習項目庫。筆者pprp，未經允許不得擅自轉發。 1. 基礎知識 首先，需要保證有一定的深度學習基礎知識，吳恩達的深度學習課還有斯坦福大學 ...
之前介紹了第一篇超分辨率模型在深度學習中的實現——SRCNN模型，具體的介紹請參看我這一篇博客：https://www.cnblogs.com/Robin-tao/p/12942977.html SRCNN的缺點是：(1) 是依賴於圖像區域的context；(2)是訓練收斂速度太慢 ...
本示例演示如何訓練甚深超分辨率（vdsr）神經網絡，然后使用vdsr網絡從單個低分辨率圖像估計高分辨率圖像。 該示例演示了如何訓練vdsr網絡，並提供了預先培訓的vdsr網絡。如果您選擇培訓vdsr網絡，強烈建議使用具有cvida功能的nvidia™仇均，該網絡具有3.0或更高的計算能力。使用 ...
一、文獻解讀 我們知道GAN 在圖像修復時更容易得到符合視覺上效果更好的圖像，今天要介紹的這篇文章——ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks，它 發表於 ECCV 2018 的 Workshops，作者 ...
