在图像处理方面，机器学习实践者们正在逐渐转向借助生成对抗网络的力量，本文带你了解其中五种生成对抗网络，可根据自己的实际需求进行选型。
内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。
https://github.com/aryanmisra/NeuraScale/
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中，受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成块模糊的理想高分辨率图像。提升图像分辨率的最直接的做法是对采集系统中的光学硬件进行改进，但是由于制造工艺难以大幅改进并且制造成本十分高昂，因此物理上解决图像低分辨率问题往往代价太大。由此，从软件和算法的角度着手，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和计算机视觉等多个领域的热点研究课题。
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即Single Image Super-Resolution (SISR)。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 16 个在超分辨率任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：SRCNN、DRCN、FSRCNN、ESPCN、SRGAN、RED 第
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说对抗生成网络学习（七）——SRGAN生成超分辨率影像(tensorflow实现)「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
开山之作，三个卷积层，输入图像是低分辨率图像经过双三次(bicubic)插值和高分辨率一个尺寸后输入CNN。
翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation
文章，教程和讲座 MicroPython 为我的房屋供暖 链接: https://www.youtube.com/watch?v=P5nOGKVLIYo 2018年，我从美国搬到爱尔兰，虽然我租的房子
研究了图像超分辨率(SR)对低分辨率图像中目标检测任务的影响。直观上，SR对目标检测任务产生了积极的影响。虽然之前的一些工作证明了这种直觉是正确的，但是在这些工作中，SR和检测器是独立优化的。摘要提出了一种新的深度神经网络训练框架，在此框架中，SR子网络通过对传统检测损耗的权衡，明确地将检测损耗纳入到训练目标中。这种端到端培训程序允许我们对任何可微检测器的SR预处理进行训练。我们证明，我们的任务驱动的SR在各种条件和缩放因子下，一致且显著地提高了目标探测器在低分辨率图像上的准确性。
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。
图像超分辨率是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，这种重建不仅指令图像变得清晰锐利，同时还表示模型需要利用图像的高级语义信息重建出丢失的信息。因此这实际上是一个比较困难的任务，不过目前基于卷积神经网络或生成对抗网络的方法还是有比较好的效果。
如果人工智能是一块蛋糕，那么蛋糕的大部分是自监督学习，蛋糕上的糖衣是监督学习，蛋糕上的樱桃是强化学习。
论文：Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer
近期就有一群资深游戏玩家，用增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）做出了经典游戏的高清化MOD。
本文介绍了行为识别技术的起源、发展和应用，以及技术社区中的一些研究成果。
一、 LapGAN 论文：《Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.05751 1、基本思路 LapGAN是建立在GAN和CGAN的基础上，采用Laplacian Pyramid拉普拉斯金字塔的方式生成由粗到细的图像，从而生成高分辨率图像。在金字塔的每一层都是学习与相邻层的残差，通过不断堆叠CGAN得到最后的分辨率。CGAN我们在前面的文章介绍过就是在GAN的基础上加入了条件约束，来缓解原始GAN生成器生成样本过于自由的问题。 原始GAN的公式为：
作者：達聞西 量子位 已获授权编辑发布 作为一名久经片场的老司机，早就想写一些探讨驾驶技术的文章。这篇就介绍利用生成式对抗网络（GAN）的两个基本驾驶技能： 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2)
选自deepsense.ai 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 本文介绍了三种不同的卷积神经网络（SRCNN、Perceptual loss、SRResNet）在单图像超分辨率集上的实际应用及其表现对比，同时也探讨了其局限性和未来发展方向。 单图像超分辨率技术涉及到增加小图像的大小，同时尽可能地防止其质量下降。这一技术有着广泛用途，包括卫星和航天图像分析、医疗图像处理、压缩图像／视频增强及其他应用。我们将在本文借助三个深度学习模型解决这个问题，并讨论其局限性和可能的发展方向。 我们通过网页应用程序的形式部署
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认证是任何应用中最突出的功能之一，无论它是本机移动软件还是网站，并且自从保护数据的需求以及与机密有关的隐私需求开始以来，认证一直是一个活跃的领域。 在互联网上共享的数据。 在本章中，我们将从基于 Firebase 的简单登录到应用开始，然后逐步改进以包括基于人工智能（AI）的认证置信度指标和 Google 的 ReCaptcha。 所有这些认证方法均以深度学习为核心，并提供了一种在移动应用中实现安全性的最新方法。
选自The M Tank 机器之心编译 参与：晏奇、蒋思源 The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料。该材料共包括四大部分，在本文中机器之心对第二部分做了编译介绍，第一部分和第四部分详见《计算机视觉这一年：这是最全的一份 CV 技术报告》和《计算机视觉这一年：2017 CV 技术报告 Plus 之卷积架构、数据集与新趋势》。 图像分割 计算机视觉任务的
作者：薰风初入弦 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/295646725
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
选自GitHub 作者：eriklindernoren 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源、李泽南 生成对抗网络一直是非常美妙且高效的方法，自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一个生成对抗网络以来，各种变体和修正版如雨后春笋般出现，它们都有各自的特性和对应的优势。本文介绍了主流的生成对抗网络及其对应的 PyTorch 和 Keras 实现代码，希望对各位读者在 GAN 上的理解与实现有所帮助。 PyTorch 实现地址：https://github.com/eriklindernoren/
超分辨（Super-Resolution）图像恢复旨在从低分辨模糊图像中恢复出高分辨的清晰图像，是计算机视觉中的一个重要任务，在工业界有非常强的应用前景。CVPR是图像超分辨研究的集中地之一，光今年录用的超分辨及相关研究方向的论文就不下10篇。本文解读其中一篇由Adobe研究院为一作发表的超分辨研究方向的论文。可通过：1).原文arXiv链接 2).项目主页 3).代码github仓库 获取论文相关资源。
作者简介 吴晓然，声网高级视频工程师，专注于视频编解码及相关技术研究，个人技术兴趣包括多媒体架构、深度学习。
双三次插值是使用三次或其他多项式技术的2D系统，通常用于锐化和放大数字图像。在图像放大、重新采样时，或是在软件中润饰和编辑图像时也会使到用它。当我们对图像进行插值时，实际上是在将像素从一个网格转换到另一个网格。
前面的文章给大家分享了生成对抗网络来生成图像，初次见识到生成对抗网络的强大，我们期望可以用它来做更多的事情，今天我将用生成对抗网络来做超分辨成像。
作为一名久经片场的老司机，早就想写一些探讨“驾驶技术”的文章。这篇就介绍利用生成式对抗网络（GAN）的两个基本驾驶技能：
识别自然图像中的文字仍是一个充满挑战的任务，本文提出了RARE（Robust text recognizer with Automatic REctification），一个对于不规则的文字具有鲁棒性的识别模型。RARE是一个深度神经网络，包括一个空间变换网络Spatial Transformer Network (STN)和一个序列识别网络Sequence Recognition Network (SRN)，两个网络同时用BP算法进行训练。网络结构如下：
生成对抗网络及其变体的实现分为基于 Keras 和基于 PyTorch 两个版本。它们都是按照原论文实现的，但模型架构并不一定完全和原论文相同，作者关注于实现这些论文最核心的思想，而并不确定所有层级的配置都和原论文完全一致。本文首先将介绍各种 GAN 的论文摘要，然后提供详细论文和实现的地址。
以上解读为李文杰（ 社区昵称：@月本诚 ）在 AI研习社CVPR小组 原创首发，我已经努力保证解读的观点正确、精准，但本人毕竟才学疏浅，文中若有不足之处欢迎大家批评指正。所有方法的解释权归原始论文作者所有。
高通、华为、联发科有什么共通点？这三家厂商都做加速手机、平板等移动设备中计算机视觉、NLP 以及其他机器学习任务的硬件架构。然而，这存在一个问题，即开发者难以判断哪家的芯片对特定平台的算法优化较好。于是，来自 ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）的研究员开发了一个名为 AI Benchmark 的 APP，可用于测试手机上机器学习算法的表现。
SRGAN是一种用于图像超分辨率（SR）的生成对抗网络（GAN），能够推断四倍放大因子的照片般逼真的自然图像。
本文属于大牛分享，这个主题是我今天想到的，其实也心念念了很久，该主题是行业里的研究者对所研究方向的一种阶段性总结。跟着大佬们学习，真的是听君一席话，甚至十年书，有点读综述文章的意思。
在本章中，我们将研究生成对抗网络（GAN）。 它们是一种深度神经网络架构，它使用无监督的机器学习来生成数据。 他们在 2014 年由 Ian Goodfellow，Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的论文中介绍，可在以下链接中找到。 GAN 具有许多应用，包括图像生成和药物开发。
作为一名久经片场的老司机，早就想写一些探讨驾驶技术的文章。这篇就介绍利用生成式对抗网络（GAN）的两个基本驾驶技能： 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服 生成式模型 上一篇《用GAN生成二维样本的小例子》中已经简单介绍了GAN，这篇再简要回顾一下生成式模型，算是补全一个来龙去脉。 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型，常见的生成式模型一般都会有一个用于产生样本的简单分布。例如一个均匀分布，根据要生成分布的概率密度函数，进行建模，让均匀分布中的样本经过变换
作者：Atindra Bandi, Alyson Brown, Sagar Chadha, Amy Dang, Jason Su，翻译：云水木石
9月8日-14日，备受瞩目的2018欧洲计算机视觉大会（ECCV 2018）在德国慕尼黑召开， ECCV两年举办一次，与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约300篇。
手机AI哪家强？这不能仅仅听厂商的宣传。到底有没有一个AI的“安兔兔”来给手机跑个分，客观评价一下手机的AI性能呢？
导读：当前互联网飞速发展，越来越多的公司、组织和个人都选择在网上展示和分享图像。为了保护图像版权，大家都会选择在图像上打上透明或者半透明的水印。随着水印被广泛地使用，针对水印的各种处理技术也在不断发展，如何有效去除图像上的水印引发了越来越多人的研究兴趣。
由低清图像恢复的高清图像采用的是MSE(Mean Square Error)作为损失函数，该损失函数会造成恢复出来的图像高频信息不足，视觉感知不佳。
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