从图像列表中查找分辨率最高的图像 - 腾讯云开发者社区

papers_ECCV/papers/136780234.pdf 主页：https://mulut.pages.dev/ 代码：https://github.com/ddlee-cn/MuLUT 边缘设备的高分辨率屏幕刺激了对高效图像超分辨率...一项新兴的研究，SR-LUT，通过将查找表（LUT）与基于学习的SR方法相结合来响应这一需求。然而，单个LUT的大小随着其索引容量的增加呈指数级增长。因此，单个LUT的感受野受到限制，导致性能低下。...其次，我们提出了一种重新索引机制，以实现多个LUT之间的分层索引。在这两种方式中，MuLUT的总大小与其索引容量呈线性关系，从而产生了一种获得优异性能的实用方法。...我们检查了MuLUT在五个SR基准上的优势。MuLUT比SR-LUT实现了显著的改进，最高可达1.1dB PSNR，同时保持了其效率。...此外，我们扩展了MuLUT以解决拜耳图案图像的去马赛克问题，在两个基准上大大超过了SR-LUT。

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RestoreDet：低分辨率图像中目标检测

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.02314.pdf 超分辨率（SR）等图像恢复算法是退化图像中目标检测不可或缺的预处理模块。...在这里，研究者提出了一个新的框架，RestoreDet，来检测退化的低分辨率图像中的目标。RestoreDet利用下采样降级作为自监督信号的一种转换，以探索针对各种分辨率和其他降级条件的等变表示。...具体来说，通过编码和解码一对原始和随机退化图像的退化变换来学习这种内在的视觉结构。该框架可以进一步利用具有任意分辨率恢复解码器的高级SR架构来从退化的输入图像重建原始对应关系。...在训练过程中，通过随机退化变换t从原始HR图像x生成退化的LR图像t(x)。如上图所示，这对图像被送入编码器E以获取其潜在特征E(x)和E(t(x))。...为了进一步利用快速增长的SR研究的优势，研究者引入了任意分辨率恢复解码器 (ARRD) Dr。ARRD从各种退化的LR图像t(x)的表示E(t(x))重建原始HR数据 x。

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图像超分辨率网络中的注意力机制

图像超分辨率(SR)是一种低层次的计算机视觉问题，其目标是从低分辨率观测中恢复出高分辨率图像。近年来，基于深度卷积神经网络(CNN)的SR方法取得了显著的成功，CNN模型的性能不断增长。...如图所示，网络架构由三部分组成: 浅层的特征提取注意块深度特征提取中的注意力图像重建模块。输入和输出图像分别表示为ILR和ISR。在浅层特征提取模块中使用单一的卷积层。...其中fext(·)是内核大小为3×3的卷积层，从输入LR图像ILR中提取浅层特征，x0是提取的特征图。他们利用A2B构造了一个链子网络作为深度特征提取器。 ?...连接层由两个完全连接的层组成，使用ReLU激活。它们使用全局池化来增加接受域，这使得注意力退出模块能够从整个图像中捕获特征。...结论实验结果表明，该模型与目前最先进的轻量级网络相比，具有更好的权衡性能。局部归因图的实验也证明注意(A2)结构中的注意可以从更广泛的范围内提取特征。

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信息增强的图像超分辨率重建

引言单图像超分辨率（SISR）的任务是旨在从其低分辨率版本重建出高质量的图像。基于CNN的网络在性能方面取得了显著的成功。然而，CNN的归纳偏置限制了SISR模型捕获长距离依赖性的能力。...它们的固有局限性源于参数依赖的感受野扩展和不同层中卷积算子的核大小，这可能会忽略图像中的非局部空间信息。...信息瓶颈原理在信息瓶颈原理中，数据 XX 被视为原始输入，而信息 YY 是网络试图预测的输出。例如，在SISR任务中，XX 可以是低分辨率（LR）图像，而 YY 是高分辨率（HR）图像。...当数据通过神经网络的连续层级时，可能会发生信息损失。这是因为每一层都在尝试从输入中提取对预测输出有用的信息，同时忽略那些对预测不太重要的信息。...在重建后的图像中，DRCT模型恢复了图像中的细节，如鸟类的羽毛细节和纹理，同时保持了图像的自然感和清晰度。

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高分辨率图像复原的Transformer

for High-Resolution Image Restoration 论文摘要通过MHSA与FFN进行改进，本文提出一种高效Transformer，它可以捕获长距离像素相关性，同时可适用于大尺寸图像...所提方案Restormer (Restoration Transformer)在多个图像复原任务上取得了SOTA性能，包含图像去雨、图像去运动模糊、图像去散焦模糊以及图像降噪(包含合成与真实噪声)。...本文主要贡献包含以下几点：提出了一种编解码Transformer用于高分辨率图像上多尺度local-global表达学习，且无需进行局部窗口拆分；提出一种MDTA(Multi-Dconv head Transposed...Attention)模块，它有助于进行局部与非局部相关特征聚合，可以高效的进行高分辨率图像处理；提出一种GDFN(Gated-Dconv Feed-forward Network)模块，它可以执行可控特征变换

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深度学习图像超分辨率最新综述：从模型到应用

/撒花何为图像超分辨？通俗点说，就是把图像由小变大，分辨率从低到高。 ? 但这里面却有大学问！放大后不可避免涉及到图像中更多细节要被用户看到，搞不好会让人看着很难受。...从上面的图可以看到使用最近邻方法插值直接放大的图像和使用超分辨率算法生成的大图的比较。明眼人一眼就能知道后者让人更舒服！...超分辨率也可以帮助图像压缩，涉及到传输和保存的时候使用小图，view的时候看大图，数据量小很多。这也是很多大厂都在研发SR的原因！...作者介绍了深度学习图像超分辨的监督学习方法，从模型框架、上采样方法、网络设计方法、网络学习策略、和可能的改进策略进行了细致总结。 ? ? ? ? ? ? ? ?...想要体验一下目前该领域的最新效果，也许你可以尝试玩玩这份代码：这可能是目前最好的图像超分辨率算法，刚刚开源了

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基于CNN的图像超分辨率重建

图像尺寸变大且变清晰是图像处理的内在需求之一，然而现有的图像分辨率固定的情况下，从低分辨率到高分辨率的扩展常伴来了模糊、噪声的问题，即Single image super-resolution (SISR...因此深度学习架构下的图像超分辨率重建是近几年来研究的热点。　　...在CVPR　2018中的文章中，Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for Multiple Degradations一文对于经典的...2016年VDSR文章（之前编译过）有了比较大的突破，经过复现，发现效果还不错，特记录下：　　1、论文基本原理　　　　超分辨率重建的基本原理，如下所示：即要找到高分辨率的图像x ...论文的基本网络架构如下所示：　　从图上可以看出，其输入不仅仅是低分辨率的原始图像，而且是一系列的多重降级的低分辨率图像系列，然后采用与VDSR类似的网络架构，不过需要在最后将得到的一系列高分辨率结果再合并为一张单张的图像

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如何从失焦的图像中恢复景深并将图像变清晰？

是的，我们今天就来看看另外一种图像模糊——即失焦导致的图像模糊——应该怎么样处理。我今天将要介绍的技术，不仅能够从单张图像中同时获取到全焦图像（全焦图像的定义请参考33....之前介绍的模糊对画面中的每个点都是均匀的，即每个像素对应的PSF都一致。而现在这种由于失焦带来的模糊则是对画面中每个点都不一致的，这是它们的第一个不同。...中的思想，只不过现在要求的是卷积核c，这就要求我们提前获取到失焦的图像x和清晰的图像b ?...盲去卷积 - 更加实用的图像去模糊方法中，我讲过去卷积其实是一个病态问题，有多种组合都可以产生同样的结果。比如下面两种不同的图像和同样的卷积核卷积后都可以得到一致的模糊图像。...因此，不管是从肉眼上观察，还是通过振铃效应导致的过大的卷积误差，我们都很容易判断哪个是正确尺度的卷积核。

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go从已知列表中查找字符串

01 May 2016 go从已知列表中查找字符串最近在开发中遇到一个需求，需要查找某个给定的字符串是否属于有效字符串。...例如以下字符串都是有效字符串： "key1" "key2" "key3" "key4" "key5" "key6" 若查找的字符串是key1，存在key1，所以key1是有效字符串，若查找的字符串是key0...，但是该方式查找效率最高，时间复杂度为常数O(1)，所以一般推荐使用；方式二由于需要遍历所有字符串，时间复杂度是O(N)，N是切片的长度，随着长度增大，查找时间越长，但是相比方式四，代码少了很多，谨记代码越少出错概率越小...，要想软件没有bug，唯一的方法就是不写代码；方式三通过使用go标准库sort，将切片先排序后，使用二分法查找目标字符串，算法复杂读相对方式二和方式四较好，为O(logN)，N为切片长度，可读性较好，...若查找的字符串是key1，则时间复杂度O(1)，但是若查找的字符串是最后一个字符串时，时间复杂度和方式二一样，都是O(N)，N表示字符串个数，但是该方式没有没有使用任何数据结构，如果对内存开销要求高，可以推荐使用

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低分辨率图像中目标检测（附论文下载）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.02314.pdf 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 超分辨率（SR）等图像恢复算法是退化图像中目标检测不可或缺的预处理模块...在这里，研究者提出了一个新的框架，RestoreDet，来检测退化的低分辨率图像中的目标。RestoreDet利用下采样降级作为自监督信号的一种转换，以探索针对各种分辨率和其他降级条件的等变表示。...具体来说，通过编码和解码一对原始和随机退化图像的退化变换来学习这种内在的视觉结构。该框架可以进一步利用具有任意分辨率恢复解码器的高级SR架构来从退化的输入图像重建原始对应关系。...在训练过程中，通过随机退化变换t从原始HR图像x生成退化的LR图像t(x)。如上图所示，这对图像被送入编码器E以获取其潜在特征E(x)和E(t(x))。...为了进一步利用快速增长的SR研究的优势，研究者引入了任意分辨率恢复解码器 (ARRD) Dr。ARRD从各种退化的LR图像t(x)的表示E(t(x))重建原始HR数据 x。

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基于Python查找一张图像中主要颜色组成

从上面图像中可以看出，平均方法可能会产生错误结果，它给出的最常见的颜色可能并不是我们想要的颜色，这是因为平均值考虑了所有像素值。...当我们具有高对比度的图像（一张图像中同时包含“浅色”和“深色”）时这个问题会很严重。在第二张图片中，这一点更加清晰。它为我们提供了一种新的颜色，该颜色在图像中根本看不到。...方法二：最高像素频率第二种方法将比第一种更加准确。我们的工作就是计算每个像素值出现的次数。numpy给我们提供了一个函数可以完成这个任务。...但是首先，我们必须调整图像数据结构的形状，以仅提供3个值的列表（每个R，G和B通道强度一个）。 ? 我们可以使用numpy的reshape函数来获取像素值列表。 ?...就图像中最常见的颜色而言，K均值聚类给出了出色的结果。在第二张图像中，我们可以看到调色板中有太多的棕色阴影。这很可能是因为我们选择了太多的群集。让我们看看是否可以通过选择较小的k值来对其进行修复。

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从网络设计到实际应用，深度学习图像超分辨率综述

图像超分辨率（SR）是指从低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像的过程，是计算机视觉和图像处理中一种重要的图像处理技术。它在现实世界中有着广泛的应用，如医学成像、监控和安全等。...论文地址：https://arxiv.org/abs/1902.06068 摘要：图像超分辨率（SR）是计算机视觉中增强图像和视频分辨率的一类重要图像处理技术。...为了避免预定义降级带来的不良影响，研究人员越来越关注无监督超分辨率，用于训练的图像只有 HR 或 LR 的非配对图像，因此得到的模型更擅长解决实际应用中的 SR 问题。...Jeon 等人 [201] 利用立体图像中的视差先验来重建配准中具有亚像素准确率的 HR 图像。...5、实际应用方向图像超分辨率在实际应用中受到很大限制，如遭遇未知的降级因子，丢失配对 LR-HR 图像等。以下是 SR 在实际应用中的一些发展方向：处理多种降级问题。

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图像超分：真实感图像超分辨率的局部判别学习方法

Artifacts: A Locally Discriminative Learning Approach to Realistic Image Super-Resolution》一、基本信息研究背景：单图像超分辨率...（SISR）问题，它旨在从低分辨率（LR）图像重建高分辨率（HR）图像。...如上图所示，是GAN-SR的results，其中LR patches是用2 x 2 average pooling从HR patches得到的。...从图中可以看到，Type-A类可以很好的reproduced，像B类也可以重现出来。但是C类效果就非常差。...上图的第四列是计算出来的M。因为local variance是patches具有小感受野时计算出来的，所以它并不能稳定的从edges和textures区别出来。

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构建可以查找相似图像的图像搜索引擎的深度学习技术详解

来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读7分钟本文为你介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现。...在本文中将介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现，本文提供有关在图像检索任务中使用的推荐方法的背景信息。...主干网的选择取决于数据的数量和复杂性——可以考虑从 ResNet18 到 Visual Transformer 的所有模型。图像检索中模型的第一个特点是是神经网络头的设计。...这里不会介绍这个指标的优缺点，因为这是度量指标列表中唯一考虑元素顺序的一个指标。并且有研究表明当需要考虑顺序时，这个指标相当稳定并且适用于大多数情况。...6、验证方案推荐 6a、对一组查询和选定的相关查询进行验证输入：请求图像和与其相关的图像。需要有与此查询相关的列表形式的标记。

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基于Python查找图像中最常见的颜色

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Stable Diffusion：高分辨率图像合成的未来

Stable Diffusion 是一个由 Stability AI 开发的高分辨率图像合成项目，它使用潜在扩散模型。...此外，Stable Diffusion 项目还提供了多种分辨率的模型，包括 768x768 和 512x512 等。...这些模型都基于相同数量的参数和架构，并在更少限制性的 LAION-5B 数据集上进行了微调。在 GitHub 上，有许多开源的图像生成项目。...例如，pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 是一个用于图像到图像转换的项目，它使用生成对抗网络（GAN）进行图像处理。...总之，Stable Diffusion 项目为高分辨率图像合成提供了一个强大而灵活的工具。它不断更新的模型和丰富的功能使其成为图像生成领域的一项重要贡献。

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图像中的几何变换

图像几何变换概述图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。...因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。二. 几何变换基础 1. 齐次坐标：齐次坐标表示是计算机图形学的重要手段之一，它既能够用来明确区分向量和点，同时也更易用于进行几何变换。...点与向量的其次变换：从普通坐标转换成齐次坐标时(以三维点为例）如果(x,y,z)是个点，则变为(x,y,z,1); 如果(x,y,z)是个向量，则变为(x,y,z,0)。...图像中的几何变换 1....从定义来看，仿射变换可以看做是投影变换的特殊形式；把投影变换矩阵的最后一行变为[0,0,1]或者 [0,0,0,1]，即可变为仿射变换矩阵，也可以证明仿射变换是投影变换的特殊形式；因此，对于平移、缩放、

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超分辨率——基于SRGAN的图像超分辨率重建(Pytorch实现)

基于SRGAN的图像超分辨率重建本文偏新手项，因此只是作为定性学习使用，因此不涉及最后的定量评估环节 ---- 目录基于SRGAN的图像超分辨率重建 1 简要介绍 2 代码实现 2.1 开发环境 2.2...Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》 SRGAN使用了生成对抗的方式来进行图像的超分辨率重建...2.4 构建生成模型（Generator）在文章中的生成模型即为SRResNet，下图为他的网络结构图该模型是可以单独用于进行超分辨率训练的，详情请看 → \rightarrow → 传送门...netG.parameters()) optimizerD = optim.Adam(netD.parameters()) #构造损失函数 lossF = nn.MSELoss().to(device) #构造VGG损失中的网络模型...在Img文件夹中保存了每次训练的可视化结果，在训练中，第一轮的结果如下所示：而在第58轮中的结果为： 3 结果可视化接下来将构造结果可视化的代码。

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图像中的裂纹检测

数据集我们首先需要从互联网上获取包含墙壁裂缝的图像（URL格式）数据。总共包含1428张图像：其中一半是新的且未损坏的墙壁；其余部分显示了各种尺寸和类型的裂缝。第一步：读取图像，并调整大小。...，在我们的数据中显示了不同类型的墙体裂缝，其中一些对我来说也不容易识别。...，在该图像中，我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图。...我们可以看到，热图能够很好地泛化并指出包含裂缝的墙块。在裂纹图像中显示异常 03. 总结在这篇文章中，我们为异常识别和定位提供了一种机器学习解决方案。所有这些功能都可以通过实现单个分类模型来访问。...在训练过程中，我们的神经网络会获取所有相关信息，从而可以进行分类，并在最后给出墙壁裂纹的信息。

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图像中的裂纹检测

数据集我们首先需要从互联网上获取包含墙壁裂缝的图像（URL格式）数据。总共包含1428张图像：其中一半是新的且未损坏的墙壁；其余部分显示了各种尺寸和类型的裂缝。第一步：读取图像，并调整大小。...，在我们的数据中显示了不同类型的墙体裂缝，其中一些对我来说也不容易识别。...，在该图像中，我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图。...我们可以看到，热图能够很好地泛化并指出包含裂缝的墙块。 ? 在裂纹图像中显示异常 03. 总结在这篇文章中，我们为异常识别和定位提供了一种机器学习解决方案。...在训练过程中，我们的神经网络会获取所有相关信息，从而可以进行分类，并在最后给出墙壁裂纹的信息。

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