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沙龙
1
回答
是否可以使用神经网络插值数据?
、
、
、
我目前正在从事一个等离子体物理模拟项目,它需要一个非常高
分辨率
的数据集。我们目前有两个相同问题的模拟结果运行在不同的
分辨率
-其中一个的
分辨率
高于另一个。然而,我们需要更高的
分辨率
才能有效地利用这些数据。不幸的是,由于计算能力的限制,我们无法进行更高
分辨率
的仿真。就像我之前说过的,我们还有高
分辨率
和低
分辨率
的数据集,用于每一个30个时间步骤。即使可以训练神经网络,当它最初是用低
分辨率
数据集(512 X 256)训练时,我们如何升级到高
分辨率</e
浏览 0
提问于2021-07-29
得票数 2
1
回答
[ARCore][Open3D]深度和RGB配准
、
、
我试图在Open3D教程中运行
重建
系统,并在Google 3上使用Android、ARCore、acquireCameraImage和acquireDepthImage捕捉到的RGB和深度
图像
。
重建
系统:RGB : 640 x 480这些
图像
不能直接输入到Open3D
重建
系统,因为它期望RGB和深度
图像
具有相同的
分辨率
。目前,我正在研究如何将低
分辨率
深
浏览 3
提问于2021-01-14
得票数 1
2
回答
用于OCR的场景文本
图像
超
分辨率
、
、
、
、
但是,如果
图像
太模糊,以致OCR系统无法识别或部分识别文本,则该场景也可以不加角度拍摄。有时是模糊,有时是非常、低
分辨率
或像素化。例如我们尝试过的方法 2.神经增强 方法:照片恢复与上述方法相比,在超文
浏览 28
提问于2020-11-12
得票数 20
1
回答
如何提高python扫描
图像
中文本的
分辨率
?
、
、
我使用tesseract-OCR从扫描
图像
中提取文本,因为很少有
图像
文本由于
分辨率
低而无法正确识别,而产生的输出是一些不相关的字符。将dpi提高到300。opencv.Upscaling中的
图像
预处理技术使用dnn_superres中的opencv中的去噪的git恢复,其中的
超
分辨率
算法模型是通过训练tessdata建立的使用learning.Improvetesseract-ocr质量的
超
分辨率
算法模型。参考链接 样品
图像</
浏览 2
提问于2020-05-08
得票数 8
1
回答
SRGAN的
图像
参数
、
、
在SRGAN的某些实现中,我注意到,数据集由高
分辨率
图像
组成,低
分辨率
图像
是稍后通过调整大小(缩小)hr
图像
来创建的。然而,例如,我有一个人力资源
图像
和lr
图像
的数据集,它们都是相同的大小,但lr-
图像
质量较低(细节较少,模糊)。在这种情况下使用SRGAN是合适的,还是应该使用另一种
图像
增强方法?
浏览 0
提问于2021-04-01
得票数 0
1
回答
核PCA约简的核参数和
超
参数的选择
、
以下是一些背景: 幸运的是,可以在原始空间中找到一个映射到重构点附近的点。这就是所谓的
重建
前
图像
。一旦你有了这个预
图像
,你就可以测量它与原始实例的平方距离.然后,您可以选择内核和
超
参数,以最小化此
重建
前
图像
错误。现在,您可以使用网格搜索和交叉验证来查找内核和
超
参数,以最小化
图像</em
浏览 1
提问于2018-11-30
得票数 2
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1
回答
超级
分辨率
CNN与常规CNN
、
、
、
我正在深入寻找一个解决方案的背景减法,其中一个要求是不松散的输入
图像
质量。发现有一种特定类型的CNN,比如超级
分辨率
CNN。 我正在寻找一些东西,特别是当这种类型的CNN被使用和它的准确性通常是什么。
浏览 0
提问于2019-07-23
得票数 4
2
回答
使用opencv增加
图像
规模和最大
分辨率
?
、
、
、
、
我有许多
图像
的像素尺寸为50宽和50高(拇指指甲大小)。通过增加这些
图像
的规模,我是否自动提高了
分辨率
?还是我需要执行另一个功能?这是至关重要的,我得到最大的
分辨率
,同时增加
图像
的规模。int IncreaseScale() char *image_name {".
浏览 4
提问于2016-12-15
得票数 4
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1
回答
Gradle不构建:app:mergeDebugResources失败
、
、
、
几乎没有资源,尽管有一些字符串和
图像
。为什么我会面临堆内存问题?是不是因为我有两个android工作室项目同时开放呢?我使用的是:-Gradle版本2.10 -Android插件版本2.1.2提前感谢您的帮助!
浏览 4
提问于2016-07-28
得票数 2
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1
回答
相机本质
分辨率
与真实屏幕
分辨率
、
、
、
、
我正在编写一个ARKit应用程序,我需要使用相机的姿势和内在的三维
重建
。:而输入
图像
分辨率
为750 (在这种情况下,主要的观点似乎是不可能的
图像
。理想情况下,它应该靠近
图像
中心。因此,上述固有矩
浏览 0
提问于2021-03-31
得票数 3
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1
回答
Matlab:如何获得我有1个坐标的区域的曲面(m2)
、
、
、
、
我在matlab中有一个二进制
图像
,我有一个区域的质心(见图中的*),这是之前计算出来的。现在基于质心x和y,我想得到质心所在圆的表面(m2)。
浏览 2
提问于2011-11-11
得票数 1
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1
回答
86973087744的分配超过系统内存的10%
、
、
我使用SRGAN的
超
分辨率
if
图像
从64x64到1024x1024
图像
。网络非常深(它有16个残留块)。如果我使用从64x64到256x256的
超
分辨率
代码,一切都很好。
浏览 23
提问于2019-10-03
得票数 0
1
回答
利用生成对抗性网络生成单个
图像
、
、
大多数生成的对抗性网络学习数据集的分布,然后生成一个分布相似的10's到100's
图像
样本。我很好奇是否有任何研究再生一个单一的形象。谢谢你的帮助。
浏览 0
提问于2018-02-12
得票数 0
1
回答
Centos8: VM在从VMware ESXi迁移到HyperV后不挂载ESXi
在将Centos8从ESXi移动到Hyper之后,我的服务器无法安装错误的/boot,例如:它确实进入了维护模式,但是/boot文件夹是空的,因为无法挂载。 如何在引导时启用ext4来挂载/boot?
浏览 0
提问于2021-09-12
得票数 0
1
回答
生成完整
图像
的输入坐标的最佳模型结构
、
、
、
实质上,进入模型的是一个xy坐标,结果将是一幅
图像
。这是用于在每像素水平上对相机进行特征化的。我尝试过使用原始的xy坐标进行输入,并使用conv网(unet)生成一个x*y数量的
图像
,但这并不能很好地收敛。然后,我尝试用一个白色的xy像素来输入完整的黑色
图像
,但是由于输出
图像
大多是黑色的,所以它欺骗了整个输出的黑色。然后,我尝试将输出
图像
裁剪成只属于感兴趣的区域,但它又一次很难产生任何真正的变化,而且通过眼睛只生成了白色的
图像
。 有标准的方法在
图像
外寻址坐标吗?我需要训
浏览 0
提问于2020-04-10
得票数 1
回答已采纳
3
回答
如何在pytorch中升级
图像
?
、
如何在Pytorch中不使用变换定义高度和宽度来放大
图像
?('-- upscale _factor',type=int,required=True,help=“
超
分辨率
放大因子”)
浏览 65
提问于2019-02-20
得票数 2
回答已采纳
3
回答
超
分辨率
中的颜色变化
、
、
、
、
我在做一个
超
分辨率
的CNN节目。训练进行得很好,没有过度拟合,但是当我在低
分辨率
图像
上尝试训练网络时,输出
图像
改变了颜色: 输出
图像
即使训练时间更长,结果也是一样的。有没有人遇到过类似的问题?
浏览 10
提问于2017-09-04
得票数 1
1
回答
图像
拼接和
图像
重叠是同一个概念吗?
我正在做一个项目,它将接收多个
图像
(目前假设为2),并将它们结合起来生成一个更好的
图像
。得到的
图像
将是这些输入
图像
的组合。作为一项要求,我希望通过使用OpenCV来实现这一点。我读过关于
图像
拼接的文章,在这个过程中看到了一些
图像
示例,现在我搞不懂
图像
重叠是否等于
图像
拼接,或者OpenCV中的Stitcher类可以做
图像
重叠吗?
浏览 4
提问于2017-07-01
得票数 0
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1
回答
如何解决基于深度学习的
超
分辨率
输入补丁引发的棋盘问题?
、
我正在研究一个DBPN模型,它是基于tensorflow框架的
超
分辨率
的深度学习模型。
浏览 0
提问于2018-12-29
得票数 1
2
回答
keras - flow_from_directory函数- target_size参数
、
、
、
、
我不清楚的是,它是只是将原始
图像
裁剪成256x256矩阵(在这种情况下,我们没有获取整个
图像
),还是只是降低了
图像
的
分辨率
(同时还向我们显示了整个
图像
)?如果是的话--比方说--降低
分辨率
:假设我有一些大小为1024x1024的X射线
图像
(用于乳腺癌检测)。如果我想将传递学习应用到一个只需要224x224输入
图像
的预先训练的卷积神经网络上,那么当我将
图像
(和
分辨率
)的大小从1024x1024降到224x224时,我会
浏览 0
提问于2018-05-21
得票数 5
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