近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于AI的超分辨技术在图像恢复和图像增强领域呈现出广阔的应用前景，受到了学术界和工业界的关注和重视。但是，在RTC视频领域中，很多AI算法并不能满足实际场景下的应用需求。本文将着眼于AI技术从研究到部署的落地问题，分享超分辨技术在RTC领域落地应用所面临的机遇与挑战。文｜袁振 网易云信音视频算法工程师一、超分辨技术概述 1.超分辨技术的提出
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2024-05-21 14:14:11
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作者：西安交通大学人工智能学院二年级博士生 宋林▶ NeurIPS 2020 文章专题 第·14·期本文是西安交通大学人工智能学院联合香港中文大学、中国科学院自动化研究所发表于NeurIPS 2020的一项工作。本工作抛弃了图像中常用的网格 (Grid) 结构形式，利用树形结构实现了线性复杂度的高阶关系建模和特征变换。在保证全局感受野的同时，保留物体的结构信息和细节特征。可学习的模块被
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2024-08-28 15:48:57
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摘要在图像描述生成系统中，递归神经网络（RNN）通常被视为主要的“生成”组件。这个观点表明图像特征应该被注入到RNN中。这实际上是文学中的主导观点。或者，RNN可以被视为仅对先前生成的词进行编码。这个观点表明，RNN只能用来编码语言特征，只有最后的表示与后期的图像特征“合并”。 本文比较了这两种体系结构。我们发现，一般来说，后期合并优于注入，这表明RNN更好地被视为编码器，而不是发生器。引言图像
1 问题描述（1）图像分辨率小。例如一些嵌入在海报（如图1）或远距离拍摄的码，其分辨率远小于通常情况下的码图像。 图1.海报中的二维码占比很小 （2）图像质量较低。有很多是经过了多次的压缩和转发，存在严重的人工效应（如振铃效应）干扰。 （3）由于光照等原因，导致二维码亮度不均匀、图像模糊等。2 微信超分辨率重构的框架通常情况下，相比于低分辨率图像，高分辨率图像能够提供更丰富的细节，呈现出良好的视觉
paper：Wavelet-SRNet github：A pytorch implementation of Paper Wavelet-srnet 文章目录摘要1、小波包分解2、网络架构3、loss函数3.1、full-image loss （MSE loss）3.2、 wavelet-based loss3.3、loss函数4、pytorch实现小波包分解 + 小波重建实现 摘要人脸超分辨(F
概述SRCNN，超分辨率技术(Super-Resolution)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像。论文复现代码：http://aistudio.baidu.com/aistudio/#/projectdetail/24446SRCNN流程 依据深度学习与传统稀疏编码之间的关系，将网络层分为3层。一层是图像提取层，中间层是非线性映射，最后一层是图像重构层。具体流程如下：
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2024-01-14 19:26:49
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一、基本概念针对图片分辨率不足的问题，传统的解决方案是使用双线性或双三次插值的方法来放大图像；而针对图片压缩噪声的问题，传统的解决方案则是通过各种算法实现平滑、去噪。本 SDK 使用智能的方法，基于深度神经网络，依托硬件的神经网络加速器，提供适用于移动终端的1x和3x超分能力；1x超分可以去除图片的压缩噪声，3x超分在有效抑制压缩噪声的同时，提供3倍的边长放大能力。“超分”，即单张图片空间域超分辨
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2023-10-24 07:51:49
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本文提出了一种实用的退化模型来模拟真实世界的退化情况，它包含了更多的退化作用 (多种模糊，多种噪声，多种下采样等
原创
2024-08-08 14:43:10
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一：简介图像超分（super-Resolution）是将低分辨率的图像或者视频序列恢复出高分辨
原创
2022-12-14 16:23:31
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图像超分增强生成
原创
2023-11-03 09:07:40
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Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image FunctionabstractLocal Implicit Image FunctionFeature unfoldingLocal ensembleCell decodingLIIF class 完全代码 abstract物理世界以连续的方式呈现视觉图像，但
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2024-02-20 20:49:08
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目录引言一、 K邻近分类算法(KNN)1.1 简单二维示例1.2 用稠密SIFT作为图像特征 1.3 图像分类：手势识别二 、贝叶斯分类器三、支持向量机3.1 使用LibSVM 四、 光学字符识别4.1 训练分类器4.2 选取特征4.3 多类支持向量机 引言 介绍图像分类和图像内容分类算法，这里将介绍一些简单而有效
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2023-07-28 09:50:06
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摘要：RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力，让我惊叹。
作者： Yin-Manny。一、 写前的思考：当看完RNN的PPT，我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力。当拿到思考题，在CNN框架下加入RNN程序，这是可以实现的吗，如果可以，它的理论依据是什么，它的实现方法是什么，它的效果是怎样的。加入这个有
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2024-05-30 09:51:09
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1.引言在图像处理中，目前做的最好的是CNN 自然语言处理中，表现比较好的是RNN 既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要循环神经网络？ 原因很简单，无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提假设都是：元素之间是相互独立的，输入与输出也是独立的 循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。2.RNN结构：RNN中的结构细节：1.可
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2024-06-18 17:40:00
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今天把写的RN程序从iOS上迁移到Android上，发现了一些问题，主要涉及到Text和TextInput这两个组件，所以用一节来专门记录下来。Text组件
我们先来看官网给的例子：
renderText: function() {
return (
<Text style={styles.baseText}>
<Text style={styl
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2024-05-28 12:39:03
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[Submitted on 9 May 2021] 摘要提出预测COVID-19大流行过程模型的研究论文，要么使用手工的统计学模型，要么使用大型神经网络模型。尽管大型神经网络比简单的统计模型更强大，但在小数据集上训练它们尤其困难。本文不仅提出了一种比其他神经网络具有更大灵活性的模型，而且提出了一种适用于较小数据集的模型。为了提高小数据的性能，我们测试了六种正则化方法。结果表明
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2024-06-18 21:33:30
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RNN实现图像分类用RNN处理图像如何将图像的处理理解为时间序列可以理解为时间序顺序为从上到下Mnist图像的处理 一个图像为28*28 pixel时间顺序就是从上往下，从第一行到第28行# Hyper Parameters
EPOCH = 1
BATCH_SIZE = 64
TIME_STEP = 28 # rnn time step / image h
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2024-05-23 18:52:08
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目录1.论文的下载2.图像分割FCN项目实战：测试和数据集训练3.FCN前置知识点（1）图像分割 （2）传统方法存在的问题（3）语义分割常用评价指标（4）图像分割的应用4.FCN正文（1）总体介绍（2）端到端的训练方式（3）全局信息与局部信息（4）分割术语（5）感受野（6）平移不变性（7）Shift-and-stitch（8）上采样（Upsampling）（9）从分类到密集FCN（10）
输入大小为h×w的图像X，输出为一个sh×sw的图像 Y，s为放大倍数。本次实验采用的是 BSDS500 数据集，
原创
2022-08-23 14:53:55
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首先声明，图像超分不是我的主要研究方向，下面我就以一个“外行人”的视角简单理解一下Real-ESRGAN这个算法的原理。如果读者对理论不感兴趣，可以跳到下一节的实践部分。
原创
2022-11-15 19:29:43
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