IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· 2015Q1
Derin Evrişimsel Ağlar Kullanarak Görüntü Süper-Çözünürlüğü
Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
- 9.911atıf
- Q1SCImago
- 2015yıl
Kısa özet
Tekil görüntü süper-çözünürlüğü (SR) için derin evrişimsel bir sinir ağı (CNN), düşük/yüksek çözünürlüklü görüntüler arasında uçtan uca bir eşleme öğrenerek, pratik kullanım için hızlı hızda en gelişmiş restorasyon kalitesi elde eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Uçtan uca tekil görüntü süper-çözünürlüğü (SR) için derin evrişimsel bir sinir ağı (CNN) önerir.
- Bileşenleri ayrı ayrı işleyen geleneksel yöntemlerin aksine, tüm ağ katmanlarını ortaklaşa optimize eder.
- En gelişmiş restorasyon kalitesini hızlı işlem hızlarıyla elde eder.
- Daha iyi yeniden yapılandırma için ağı üç renk kanalını aynı anda işleyecek şekilde genişletir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
We propose a deep learning method for single image super-resolution (SR). Our method directly learns an end-to-end mapping between the low/high-resolution images. The mapping is represented as a deep convolutional neural network (CNN) that takes the low-resolution image as the input and outputs the high-resolution one. We further show that traditional sparse-coding-based SR methods can also be viewed as a deep convolutional network. But unlike traditional methods that handle each component separately, our method jointly optimizes all layers. Our deep CNN has a lightweight structure, yet demonstrates state-of-the-art restoration quality, and achieves fast speed for practical on-line usage. We explore different network structures and parameter settings to achieve trade-offs between performance and speed. Moreover, we extend our network to cope with three color channels simultaneously, and show better overall reconstruction quality.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma
Computer Vision and Pattern RecognitionComputer Science