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基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建(SRCNN)学习笔记

目前,单幅图像的超分辨率重建大多都是基于样本学习的,如稀疏编码就是典型的方法之一。这种方法一般先对图像进行特征提取,然后编码成一个低分辨率字典,稀疏系数传到高分辨率字典中重建高分辨率部分,然后将这些部分汇聚作为输出。以往的SR方法都关注学习和优化字典或者建立模型,很少去优化或者考虑统一的优化框架。 为了解决上述问题,本文中提出了一种深度卷积神经网络(SRCNN),即一种LR到HR的端对端映射,具有如下性质: ①结构简单,与其他现有方法相比具有优越的正确性,对比结果如下: ②滤波器和层的数量适中,即使在CPU上运行速度也比较快,因为它是一个前馈网络,而且在使用时不用管优化问题; ③实验证明,该网络的复原质量可以在大的数据集或者大的模型中进一步提高。 本文的主要贡献: (1)我们提出了一个卷积神经网络用于图像超分辨率重建,这个网络直接学习LR到HR图像之间端对端映射,几乎没有优化后的前后期处理。 (2)将深度学习的SR方法与基于传统的稀疏编码相结合,为网络结构的设计提供指导。 (3)深度学习在超分辨率问题上能取得较好的质量和速度。 图1展示了本文中的方法与其他方法的对比结果:

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    AI知道你脑子里在想什么,还帮你画了出来,项目代码已开源

    机器之心专栏 机器之心编辑部 一个「所见即所思」的世界将是什么样子? 在科幻小说《三体》中,企图占领地球的三体人被赋予了一个很独特的设定:通过脑电波共享信息,彼此之间思维透明、不善阴谋。在他们那里,想和说是同一个词。而人类则利用自身思维不透明的特性想出了「面壁计划」,最终成功骗过三体人,取得了阶段性胜利。 那么问题来了,人类的思维真的是完全不透明的吗?随着一些技术手段的出现,这个问题的答案似乎没有那么绝对了。很多研究者都在尝试解码人类思维的奥秘,将一些大脑中的信号解码为文字、图像等信息。 最近,两个研究团队

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    【中国脑计划与众神计算】AI芯片大航海时代,打造新一代脑模拟计算系统

    【新智元导读】3月11日,北京脑科学和类脑计算论坛召开,以“众神(经)计算”为主题,由中科院计算所研究员孙毓忠首次提出,众专家分析讨论,探索用于脑科学和脑疾病的新一代脑模拟计算系统。AI芯片浪潮下,我们能否更进一步,找到一种既拥有生物特征,又具有计算系统特性的新型模拟系统?从脑到计算的跨度是否太远?深度学习更靠近数学和脑科学的哪一端? 会议由北京市科委、中科院计算所主办,中科曙光协办,计算所孙毓忠研究员和赵地副研究员担任大会主席。瞄准产业下一个风口,凸显学者前瞻性和预见性。 人脑是自然界最复杂精密的系统,而

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    《机器学习》笔记-特征选择与稀疏学习(11)

    如今机器学习和深度学习如此火热,相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学,一定也想参与其中。不管是出于好奇,还是自身充电,跟上潮流,我觉得都值得试一试。对于自己,经历了一段时间的系统学习(参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》),现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书,并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录,同时,也会增加自己的理解,包括过程中的疑问,并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合,使得知识不只是停留在理论层面,而是能够更好的指导实践。记录笔记,一方面,是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面,相信这个系列学习过程的记录,也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。

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    基于2.5/3D的自主主体室内场景理解研究

    摘要随着低成本、紧凑型2.5/3D视觉传感设备的出现,计算机视觉界对室内环境的视景理解越来越感兴趣。本文为本课题的研究提供了一个全面的背景,从历史的角度开始,接着是流行的三维数据表示和对可用数据集的比较分析。在深入研究特定于应用程序的细节之前,简要介绍了在文献中广泛使用的底层方法的核心技术。之后根据基于场景理解任务的分类,回顾了所开发的技术:包括全局室内场景理解以及子任务,例如场景分类、对象检测、姿势估计、语义分割、三维重建、显著性检测、基于物理的推理和提供性预测。随后,总结了用于评估不同任务的性能指标,并对最新技术进行了定量比较。最后对当前面临的挑战进行了总结,并对需要进一步研究的开放性研究问题进行了展望。

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    揭开计算机识别人类语言的神秘面纱——词向量

    无论是机器翻译,还是智能人工客服,你是否好奇计算机是如何识别理解人类自然语言,并给出反馈的呢? 无论是人还是计算机,对于语言的识别理解,都应该是建立在一定的语料库和语料组织规则(语法)基础上的。对于听到或看到的一句话,势必会将其先按照已知的语料和语法进行快速匹配,才能够识别理解这句话的意思,并给出相应的反馈。当然,人类可以自然识别文字和语音,在大脑中对自然语言进行快速的多样化匹配理解,并作出相应的反馈。然而,对于计算机来说,就需要将这些字符数学化才能够被识别。 下面,我们就来看一句话是怎样被数学化,最终被

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    领券