La super-r???solution image/vid???o est un domaine de recherche privil???gi??? ces derniers temps. Leurs applications incluent la TVHD, le codage d'images, le redimensionnement d'images, la manipulation d'images, la t???l???d???tection, la reconnaissance faciale, l'astronomie et la surveillance. L'objectif est d'augmenter la r???solution de l'image/vid???o gr???ce au sur???chantillonnage, au d???brouillage, au d???bruitage, ??? l'apprentissage en profondeur, etc. . Plus de 30 r???seaux de neurones convolutifs (CNN) ??? ...
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La super-r???solution image/vid???o est un domaine de recherche privil???gi??? ces derniers temps. Leurs applications incluent la TVHD, le codage d'images, le redimensionnement d'images, la manipulation d'images, la t???l???d???tection, la reconnaissance faciale, l'astronomie et la surveillance. L'objectif est d'augmenter la r???solution de l'image/vid???o gr???ce au sur???chantillonnage, au d???brouillage, au d???bruitage, ??? l'apprentissage en profondeur, etc. . Plus de 30 r???seaux de neurones convolutifs (CNN) ??? super-r???solution ??? la pointe de la technologie sur trois jeux de donn???es classiques et trois jeux de donn???es difficiles r???cemment introduits pour comparer la super-r???solution d'image unique ont ???t??? analys???s de mani???re exhaustive avec ses avantages et ses inconv???nients. Une taxonomie avec neuf cat???gories pour les r???seaux DeepCNSR a ???t??? introduite, y compris les conceptions lin???aires, r???siduelles, multi-branches, r???cursives, progressives, bas???es sur l'attention et contradictoires. La complexit??? du r???seau, l'empreinte m???moire, l'entr???e et la sortie du mod???le, les d???tails d'apprentissage, le type de pertes de r???seau et les diff???rences architecturales importantes (par exemple, la profondeur, les connexions de saut, les filtres) de chaque mod???le ont ???t??? ???tudi???s de mani???re comparative.
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