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漫谈深度学习在Super Resolution(超分辨率)领域上的应用

接触到一个挺好玩的领域——Super Resolution(SR),这个方向做的事情是给你一张低分辨率的小图(Low Resolution,LR),你通过算法将这张LR放大成一张高分辨率的大图(High Resolution,HR)。这个事情乍一听挺简单的,普通的插值算法即可胜任,其实大有玄机,主要的难点在于细节的恢复,如下两张图,第一张图是原图,第二张图是将原图进行3倍下采样后,用Bicubic插值算法[1]进行SR恢复的图像,从图像整体来看,第二张图比第一张图要显得糊一些,如果将蝴蝶的翅膀纹路放大看可以发现,第二张图的细节已经很不清晰,纹路间的边缘已经模糊。这正是SR这个方向所面临的挑战。 1).原图 (2).用Bicubic算法做SR图像 SR这个领域在深度学习之前就已经大量优秀的研究工作,如Sparse Code(SC),A+等,他们各自效果如图3-5所示。篇幅所限,本文暂不讨论传统SR算法,本文主要聊聊基于深度学习的SR相关算法。 (3).原图 (4).基于SC的SR图像 (5).基于A+的SR图像 说到基于深度学习的SR工作,肯定得提起“开山鼻祖”——SRCNN,SRCNN...

Github 365天: 给你一年的时间,你会怎样去提高你的水平

给你一年的时间,你会怎样去提高你的水平??? 正值这难得的sick leave(万恶的空气),码文一篇来记念一个过去的366天里。尽管想的是在今年里写一个可持续的开源框架,但是到底这依赖于一个好的idea。在我的Github 孵化器 页面上似乎也没有一个特别让我满意的想法,虽然上面有各种不样有意思的ideas。多数都是在过去的一年是完成的,然而有一些也是还没有做到的。 说说标题 尽管一直在Github上连击看上去似乎是没有多大必要的,但是人总得有点追求。如果正是漫无目的,却又想着提高技术的同时,为什么不去试试?毕竟 技术非常好、不需要太多练习的人只是少数,似乎这样的人是不存在的。大多数的人都是经过练习之后,才会达到别人口中的“技术好”。 这让我想起了充斥着各种气味的知乎上的一些问题,在一些智商被完虐的话题里,无一不是因为那些人学得比别人早——哪来的天才?所谓的天才,应该是未来的智能生命一般,一出生什么都知道。如果并非如此,那只是说明他练习到位了。 练习不到位便意味着,即使你练习的时候是一万小时的两倍,那也是无济于事的。如果你学得比别人晚,在很长的一段时间里(可能直到进棺材)输给别人是必...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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