OpenMMLab AI实战营第2期-笔记10-底层视觉与MMEditing

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提高图像的分辨率
高分图像符合低分图像的内容
双线性或双立方插值不能恢复图像的高频细节恢复图像的细节、产生真实的内容 

 应用：医疗影像、卫星影像、监控系统( 车牌或人脸 )、空中监察。

 

 

 基于卷积网络和普通损失函数

使用卷积神经网络，端到端从低分辨率图像恢复高分辨率图像代表算法 : SRCNN 与 FSRCNN
使用生成对抗网络
采用生成对抗网络的策略，鼓励产生细节更为真实的高分辨率图像代表算法: SRGAN 与 ESRGAN

 

 

SRCNN 的单个卷积层有明确的物理意义

第一层: 提取图像块的低层次局部特征

第二层: 对低层次局部特征进行非线性变换，得到高层次特征

第三层: 组合邻域内的高层次特征，恢复高清图像