Die Superaufl???sung von Bildern und Videos ist in letzter Zeit ein wichtiger Forschungsschwerpunkt. Zu ihren Anwendungen geh???ren HDTV, Bildcodierung, Gr??????en???nderung von Bildern, Bildmanipulation, Fernerkundung, Gesichtserkennung, Astronomie und ???berwachung. Ziel ist es, die Bild-/Videoaufl???sung durch Upsampling, Entfettung, Rauschunterdr???ckung, Deep Learning usw. zu erh???hen. Die Entwicklung verschiedener Theorien zur Bild-/Video-Superaufl???sung wird in diesem Buch untersucht, wobei der Schwerpunkt auf Deep ...
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Die Superaufl???sung von Bildern und Videos ist in letzter Zeit ein wichtiger Forschungsschwerpunkt. Zu ihren Anwendungen geh???ren HDTV, Bildcodierung, Gr??????en???nderung von Bildern, Bildmanipulation, Fernerkundung, Gesichtserkennung, Astronomie und ???berwachung. Ziel ist es, die Bild-/Videoaufl???sung durch Upsampling, Entfettung, Rauschunterdr???ckung, Deep Learning usw. zu erh???hen. Die Entwicklung verschiedener Theorien zur Bild-/Video-Superaufl???sung wird in diesem Buch untersucht, wobei der Schwerpunkt auf Deep Convolutional Networks-based Superresolution (DeepCNSR) liegt. Mehr als 30 hochmoderne Superaufl???sungs-CNNs (Convolutional Neural Networks) mit drei klassischen und drei k???rzlich eingef???hrten anspruchsvollen Datens???tzen zum Vergleich der Superaufl???sung von Einzelbildern wurden mit ihren Vor- und Nachteilen eingehend analysiert. Es wurde eine Taxonomie mit neun Kategorien f???r DeepCNSR-Netzwerke eingef???hrt, darunter lineare, residuale, mehrfach verzweigte, rekursive, progressive, aufmerksamkeitsbasierte und kontradiktorische Designs. Die Netzwerkkomplexit???t, der Speicherbedarf, die Modelleingabe und -ausgabe, die Lerndetails, die Art der Netzwerkverluste und wichtige architektonische Unterschiede (z. B. Tiefe, Skip-Verbindungen, Filter) der einzelnen Modelle wurden vergleichend untersucht.
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