前言 这是卷积神经网络学习路线的第一篇文章，这篇文章主要为大家介绍卷积神经网络的组件以及直观的为大家解释一下卷积层是如何在图像中发挥作用的。...卷积神经网络的组件 从AlexNet在2012年ImageNet图像分类识别比赛中以碾压性的精度夺冠开始，卷积神经网络就一直流行到了现在。...现在，卷积神经网络已经被广泛的应用在了图像识别，自然语言处理，语音识别等领域，尤其在图像识别中取得了巨大的成功。本系列就开始带大家一起揭开卷积神经网络的神秘面纱，尝试窥探它背后的原理。...卷积层是如何在图像中起作用的？ 首先说，这一部分基本看下面这篇论文就足够了。地址为：https://arxiv.org/abs/1311.2901 。...后记 本节是卷积神经网络学习路线（一），主要讲了卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的？希望对大家有帮助。
SRGAN 利用生成对抗网络的对抗性，与深度神经网络相结合，学习如何生成放大的图像（最高可达到原始分辨率的四倍）。...同样，判别器使用一系列卷积神经网络，以及密集层、Leaky ReLU 和 sigmoid 激活，以确定图像是原始的高分辨率图像，还是由生成器输出的超分辨率图像。...使用 cGAN 意味着该模型可以用于多种翻译，而无条件生成对抗网络则需要额外的元素，如 L2 回归，以调节不同类型翻译的输出。 ? 图 5：使用 Pix2Pix 进行着色的示例。...此处显示了鞋子的黑白图画（输入）及其训练数据（基准真相），以及 Pix2Pix 生成的图像（输出）。 下图显示了 Pix2Pix 中的判别器如何在对黑白图像进行着色的情况下首先进行训练。 ?...图 7：使用训练好的判别器在 Pix2Pix GAN 中训练生成器。 在这里，输入的图像被同时馈送到生成器和判别器中。（训练好的）判别器将输入图像与生成器的输出进行比较，并将输出与目标图像相比较。
MISR 则是借助同一场景中的多张低分辨率图像，获取不同细节信息，合成一张或多张高分辨率图像。MISR 的输出既可以是单幅图像，也可以是一个图像系列（即视频）。...SRGAN 中生成器和判别器的网络结构 所有卷积层都有对应的卷积核尺寸 k、特征图数量 n 及步长 s 对抗损失用判别器网络来判断输出图像跟原始图像的真实性差异；内容损失也是由感知相似性驱动的，而非像素空间相似性...，从而使得生成器恢复原始图像更真实的纹理细节； 3 改进感知损失，把先前 SRGAN 中激活后的 VGG features 改为激活前执行，提高输出图像的边缘清晰度和纹理真实性。...与其他方法相比，ESRGAN 输出的建筑物图像（右下） 具有更多的自然纹理、细节效果更佳 与 SRGAN 相比，ESRGAN 输出的图像画质更佳，且具有更真实和自然的纹理，并在 PIRM2018-SR...教程详解：用 ESRGAN 进行图像增强 本教程将演示如何在 TensorFlow Hub 中 用 ESRGAN 算法，进行图像增强。ESRGAN 的输出结果如下图所示： ?
一、背景 SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)即超分辨率GAN，是Christian Ledig等人于16年9月提出的一种对抗神经网络...利用卷积神经网络实现单影像的超分辨率，其瓶颈仍在于如何恢复图像的细微纹理信息。对于GAN而言，将一组随机噪声输入到生成器中，生成的图像质量往往较差。...if __name__=='__main__': main() 四、试验结果 由于我的电脑内存比较小，如果设置影像为256*256，batch_size为8的情况下会提示内存不足，因此我将图像的大小设置为了...从结果可以看出，SRGAN能够实现图像的超分辨率，和原图比虽然一些细微纹理还无法较好的还原，但是相较于skimage的resize方法而言，结果已经非常好了。...五、分析 1.文件结构参见三. 2.SRGAN可以实现超分辨率过程。如果想获得更好的试验结果，可以考虑加深图像的网络层数。
图像超分辨率重建技术在多个领域都有着广泛的应用范围和研究意义。...上图为残差网络的原理图，可以看到一根线直接跨越两层网络（跳链），将原始数据x带入到了输出中，此时F(x)预测的是一个差值。...下面会介绍如何在这个模型基础上再增加一个子模块用来放大图像，从而构建一个完整的超分重建模型。 3....SRGAN算法原理和Pytorch实现 SRResNet算法是一个单模型算法，从图像输入到图像输出中间通过各个卷积模块的操作完成，整个结构比较清晰。...但是SRResNet也有不可避免的缺陷，就是它采用了MSE作为最终的目标函数，而这个MSE是直接通过衡量模型输出和真值的像素差异来计算的，SRGAN算法指出，这种目标函数会使得超分重建出的图像过于平滑，
在本次演讲中，我想告诉大家我是如何“调试”这个问题的，以及如何使用几个运行在 MicroPython 的微控制器来改善供暖方式，而这些都没有对不属于我的这座房子进行任何物理修改。...只需利用一些基本的数据结构，让我们一起了解它的功能，它的实现原理, 以及如何在Python中实现 理解卷积神经网络：制作一个手写数字计算器 链接: https://www.youtube.com/watch...v=eyKwPyOqMg4 在此视频中，我借助 Tensorflow 和 Keras , 用 Python 编写卷积神经网络制作一个手写数字计算器, 并且我将深入解释卷积神经网络工作原理。...实现一个基于视图的权限系统，并解释为什么选择这样做。...MTCNN 模型检测图像中的面部，以及如何使用 VGGFace2 算法提取面部特征并将其匹配到不同的图像中。
ESRGAN，是增强型的超分辨率生成对抗网络。想要弄清楚它，还需要从超分辨率生成对抗网络（SRGAN）说起。 一般情况下，想要把游戏画面变得高清化，需要对图像的超分辨率重建。...他们的思路是，借助GAN的网络架构来生成图像中的细节，生成器（generator）生成一张超分辨图像，来骗过判别器（ discriminator ）。...在GAN基础上，他们还设计了感知损失（perceptual loss）函数和对抗损失（adversarial loss）函数来提升输出图像的真实感。...SRGAN的判别器，仅仅针对输入图x判断真实且自然的概率，而相对判别器尝试去预测真实图像xr相对于生成结果（假的）xf更加真实地概率。...最后要说的是，ESRGAN已经开源了，也有人给出了如何在Windows上运行ESRGAN的指南。
ESRGAN生成了更自然的纹理，例如，动物皮毛，建筑物结构和草坪纹理，以及更少的令人不快的伪影，例如SRGAN中脸上的伪影。 我们采用ESRGAN的一个变种来参加PIRM-SR挑战赛[3]。...另一种替代方案是图像插值，其直接逐像素地插值图像。我们采用这个策略来参加区域1和区域2。网络插值和图像插值策略以及它们的差异在3.4节中讨论。 2 相关工作 我们专注于解决SR问题的深度神经网络方法。...通过使用专注于特征分布而不是只比较外观的目标函数，开发上下文损失[30]来生成具有自然图像统计的图像。Ledig等[1]提出SRGAN模型，使用感知损失和对抗损失来支持位于自然图像流形的输出。...我们通过使用MATLAB双三次核函数对HR图像进行下采样来获得LR图像。最小批次大小设置为16。裁剪的HR图像块的空间大小为128×128。...我们为生成器使用了两种设置——其中一种包含16个残差块，能力类似于SRGAN，另一种是具有23个RRDB块的更深的模型。
下面通过几个具体的例子来进一步解释 GAN 的使用场合：图像生成GAN 能够学习特定类型的图像数据分布，如人脸、室内场景或艺术品等，并生成新的图像，这些图像在视觉上与训练集中的真实图像难以区分。...在实际应用中，调整 GAN 的结构和参数是一项复杂的任务，需要深厚的专业知识和丰富的实践经验。...例如，为了提高生成器的生成质量，可能需要尝试不同的网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络等），或者调整学习率、批次大小等超参数。...SRGAN）的模型。...optimizer=Adam(0.0002, 0.5))这段代码提供了 SRGAN 的基本结构，包括生成器、判别器以及将两者结合起来的完整模型。
最后，在SRGAN中，这两个想法可以结合起来，将感知相似性合并到生成对抗网络(GANs)中。与以前的工作相比，我们明确地将定义良好的、有区别的任务(如检测)的目标合并到SR框架中。...我们的方法与基于梯度的对抗图像以及流行的“神经艺术”技术DeepDream之间也存在有趣的联系。在这两种方法中，使用梯度下降对输入图像(全分辨率)进行修改，目的是为图像分类网络实现一定的输出。...网络地图低分辨率图像 高分辨率图像 ，其中 表示网络的所有参数。任务网络需要一个图像x和输出(可能是结构化的)预测 。我们称这些预测为“网络”，因为它们目前可能是深度神经网络。...其中i为HR图像x中N个像素索引的范围。...最后，表中的数字进一步说明，更高的PSNR不一定对应更好的检测结果。?表2显示了我们的TDSR方法与其他SR方法的详细结果，包括基线双三次SR，以及最近提出的最新的SR方法(SRGAN)。
我们可以具体分析一下： 首先输入图像是单通道的大小的图像，用caffe中的Blob表示的话，维度就是。其中代表batch_size。...第一个卷积层conv1所用的卷积核尺寸为，滑动步长为，卷积核数目为，那么经过这一层后图像的尺寸变成，输出特征图的维度即为。...第二个卷积层conv2的卷积核尺寸为，步长，卷积核数目为，卷积后图像尺寸变为，输出特征图维度为。...卷积神经网络学习路线往期文章 卷积神经网络学习路线（一）| 卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的？ 卷积神经网络学习路线（二）| 卷积层有哪些参数及常用卷积核类型盘点？...卷积神经网络学习路线（五）| 卷积神经网络参数设置，提高泛化能力？
VDSR–7改进 只学习高分辨率图像和低分辨率图像之间的高频部分残差即可——残差网络 输入低分辨率图像插值后的图像，再将这个图像与网络学到的残差相加得到最终的网络的输出。...1.加深了网络结构(20层)，2.采用残差学习（自适应梯度裁剪将梯度限制在某一范围）。3.卷积补0操作，保证特征图和最终的输出图像在尺寸上都保持一致。4.多尺度图像共同训练 5....DRCN：–7改进 递归神经网络结构 输入的是插值后的图像,分为三个模块，第一个是Embedding network，相当于特征提取，第二个是Inference network, 相当于特征的非线性映射...SRGAN(SRResNet)：********** 在这篇文章中，将生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)用在了解决超分辨率问题上 用均方误差优化SRResNet...(SRGAN的生成网络部分)，文章中的实验结果表明，用基于均方误差的损失函数训练的SRResNet，得到了结果具有很高的峰值信噪比，但是会丢失一些高频部分细节，图像比较平滑。
在传统的方法中，这个先验信息可以通过若干成对出现的低-高分辨率图像的实例中学到。而基于深度学习的SR通过神经网络直接学习分辨率图像到高分辨率图像的端到端的映射函数。...该方法对于一个低分辨率图像，先使用双三次（bicubic）插值将其放大到目标大小，再通过三层卷积网络做非线性映射，得到的结果作为高分辨率图像输出。...另外，受到ResNet的启发，DRCN通过skip connection将输入图像与H_d的输出相加后再作为Reconstruction Net的输入，相当于使Inference Net去学习高分辨率图像与低分辨率图像的差...将每个像素的r^2个通道重新排列成一个r x r的区域，对应于高分辨率图像中的一个r x r大小的子块，从而大小为r^2 x H x W的特征图像被重新排列成1 x rH x rW大小的高分辨率图像。...其出发点是传统的方法一般处理的是较小的放大倍数，当图像的放大倍数在4以上时，很容易使得到的结果显得过于平滑，而缺少一些细节上的真实感。因此SRGAN使用GAN来生成图像中的细节。
[1,16]引入生成对抗网络[15]到SR中以鼓励网络支持看起来更像自然图像的解。语义图像先验被进一步合并以改善恢复的纹理细节[17]。追寻视觉愉悦效果的方法中的里程碑之一是SRGAN[1]。...ESRGAN生成了更自然的纹理，例如，动物皮毛，建筑物结构和草坪纹理，以及更少的令人不快的伪影，例如SRGAN中脸上的伪影。...另一种替代方案是图像插值，其直接逐像素地插值图像。我们采用这个策略来参加区域1和区域2。网络插值和图像插值策略以及它们的差异在3.4节中讨论。...通过使用专注于特征分布而不是只比较外观的目标函数，开发上下文损失[30]来生成具有自然图像统计的图像。Ledig等[1]提出SRGAN模型，使用感知损失和对抗损失来支持位于自然图像流形的输出。...我们通过使用MATLAB双三次核函数对HR图像进行下采样来获得LR图像。最小批次大小设置为16。裁剪的HR图像块的空间大小为128×128。
目前已经有很多感知驱动的方法(SRGAN、ESRGAN、EnhanceNet)使用 GAN Loss 和 Perceptual Loss 生成较为逼真，且细节丰富的超分图像。...然而，在这些恢复的图像中总是存在一些我们并不希望它出现的结构变形，如下图1所示。 仅仅使用 L1 Loss 的RCAN生成图像的轮廓边缘虽然相对规则，但是整体较为模糊。...SRGAN、ESRGAN、NatSR等生成的图像则存在明显的结构变形。 ? 图 1....因此，梯度信息以及梯度 Loss 能够进一步帮助生成网络更多的关注图像的几何结构。除此之外，SPSR 这个方法同样适用于其它 SR 模型方法。...，梯度分支网络中的模块首先会合并来自SR分支网络的几个中间层输出特征，这是由于SR分支网络中间层包含丰富的结构信息，这对于梯度图的恢复有着关键的作用。
激活函数的定义 激活函数是神经网络中非常重要的一个内容，神经网络是受到生物神经网络的启发，在生物神经网络中也存在着激活函数，而且激活函数决定了神经元之间是否要传递信号，而在人工的神经网络中，激活函数的作用则主要是给网络添加非线性因素...为什么需要激活函数 事实上这个问题应该是问为什么需要非线性的激活函数，因为目前常用的都是非线性激活函数，原因如下： 激活函数是可以讲当前特征空间通过一定的线性映射转换到另一个空间，让数据能够更好的被分类...导数为： 优点： Sigmoid函数的输出映射在 (0,1) 之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。 求导容易。..._{ji} \sim U(l,u),l<u\;\;and\;\;l,u\in [0,1)="" $$="" 就是给定范围内取样的随机变量，但在测试中是固定的，该激活函数在一定程度上可以起到正则效果。...：当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数； ：当激活函数满足这个性质的时候，如果参数的初始化是随机的较小值，那么神经网络的训练将会很高效；如果不满足这个性质，那么就需要详细地去设置初始值； 输出值的范围
超分辨率上有四个赛道，其中一个为使用经典的bicubic降尺度方式作为待重建图像，进行8倍放大重建。这也是目前大部分文献中最常见的设置方式之一。...第二问题则针对Mild、Difficult现实LR图像中存在的噪声，如何在放大图像的同时不放大噪声，减弱噪声对重建的影响。...不过回到超分辨率方向这个话题，以上一些经典的文章包括NTIRE2018的所有解决方案[16]除了SRGAN以及EnhanceNet，评价指标都是常用的PSNR以及SSIM，这两个指标一定程度上并不能完全反映图像的重建质量...而SRGAN和EnhanceNet的感知评价上还没有一个很普遍统一的标准，但在今年的CVPR2018中一篇名为>[15]的文章详细说明了感知评价和图像失真程度之间的关系...而这个评价标准正好被用于了ECCV2018 workshop PIRM2018的感知超分辨率图像重建挑战赛中。目前这个比赛正在进行当中，有兴趣的朋友可以参加下。
SR在现实世界中有着广泛的应用，如医疗成像、监控和安全等。除了提高图像感知质量外，SR还有助于改善其他计算机视觉任务。...假设在推理层中卷积过程反复使用相同的卷积核，使用相同的重建层来预测每一次递归重建的SR图像。重建层输出D个预测图像，所有预测都在训练期间同时受到监督。...在整个图像的滤波卷积过程中，根据不同的子像素位置，这些模式被周期性地激活：mod (x,r)、 mod (y,r) w，其中x，y是HR空间中的输出像素坐标。...模型平台获取实现资源：https://sota.jiqizhixin.com/project/espcn 5、 SRGAN 深度卷积神经网络在单个图像实现超分辨率在速度和精度上取得了突破，但是仍然存在一个核心问题...SRGAN的生成器和鉴别器网络结构，每个卷积层都有相应的核大小（k）、特征图数量（n）和步长（s） 如图7所示网络结构，在训练SRGAN的生成器网络过程中需要提供HR图像。
1.1.2 卷积神经网络的设计 随着Krizhevsky等[36]工作取得成功的同时，专门设计的CNN架构设置了许多计算机视觉问题的最新技术。...图3：自然图像流形图像块(红)，由MSE获得的超分辨率图像块(蓝)以及由GAN获得的超分辨率图像块(橙)。...我们的主要贡献如下： • 我们在大的上采用系数下(4×)为图像SR设置了最新的技术水平，并用PSNR、结构相似性(SSIM)以及MSE进行了度量，使用了为MSE优化的16块深度ResNet(SRResNet...如Shi等[47]的提议，我们使用两个训练好的子像素卷积层来增加输入图像的分辨率。 ?...图6：SRResNet（左：a，b），SRGAN-MSE（左中：c，d），SRGAN-VGG2.2（中：e，f）和SRGAN-VGG54（右中：g，h）的重建结果以及相应的参考HR图像（右：i，j）。
通过使用卷积神经网络（CNN），这些任务变得更容易，可以在一遍扫描图像的过程中检测多个类别。 ? 计算机视觉很酷！...探索性数据分析 - 与所有数据分析一样，我们开始探索我们拥有的图像以及我们需要检测的对象类型。 ? 训练数据集中的类频率 快速浏览一下训练图像，发现某些对象出现的次数比其他对象更多。...类别数 - 43，这是定义YOLO输出的维度所必需的。 锚点框 - 要使用的锚点框的数量和尺寸。 置信度和IoU阈值 - 用于定义要选择的锚点框以及如何在锚点框之间进行选择的阈值。...YOLO算法为每个定义的锚点框输出一个矩阵（如下所示） - ? 鉴于我们训练43个类别的算法，我们得到的输出尺寸为： ? 这些矩阵为我们提供了观察每个锚点框的对象的概率，以及该对象所属类别的概率。...精度和召回 精确度衡量正确预测的百分比。召回是所有可能结果中真正确性的比例。这两个值是反向相关的，也取决于我们为模型设置的模型得分阈值（在我们的例子中，它是置信度得分）。他们的数学定义如下： ?
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