A super-resolu��o de imagem/v�deo � uma �rea de investiga��o muito importante nos �ltimos tempos. As suas aplica��es incluem a HDTV, a codifica��o de imagens, o redimensionamento de imagens, a manipula��o de imagens, a dete��o remota, o reconhecimento facial, a astronomia e a vigil�ncia. O objetivo � aumentar a resolu��o da imagem/v�deo atrav�s da sobreamostragem, da desfocagem, da redu��o de ru�do, da aprendizagem profunda, etc. O desenvolvimento de v�rias teorias de ...
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A super-resolu��o de imagem/v�deo � uma �rea de investiga��o muito importante nos �ltimos tempos. As suas aplica��es incluem a HDTV, a codifica��o de imagens, o redimensionamento de imagens, a manipula��o de imagens, a dete��o remota, o reconhecimento facial, a astronomia e a vigil�ncia. O objetivo � aumentar a resolu��o da imagem/v�deo atrav�s da sobreamostragem, da desfocagem, da redu��o de ru�do, da aprendizagem profunda, etc. O desenvolvimento de v�rias teorias de super-resolu��o de imagem/v�deo foi estudado neste livro, centrando-se na super-resolu��o baseada em redes convolucionais profundas (DeepCNSR). Mais de 30 redes neurais convolucionais (CNN) de super-resolu��o de �ltima gera��o em tr�s conjuntos de dados cl�ssicos e tr�s conjuntos de dados desafiantes recentemente introduzidos para aferir a super-resolu��o de uma �nica imagem foram exaustivamente analisados com os seus m�ritos e dem�ritos. Foi introduzida uma taxonomia com nove categorias para as redes DeepCNSR, incluindo concep��es lineares, residuais, multi-ramos, recursivas, progressivas, baseadas na aten��o e advers�rias. A complexidade da rede, a pegada de mem�ria, a entrada e a sa�da do modelo, os detalhes de aprendizagem, o tipo de perdas da rede e as diferen�as arquitect�nicas importantes (por exemplo, profundidade, liga��es de salto, filtros) de cada modelo foram estudados comparativamente.
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