Bild-Super-Resolution: Ein vollständiger Leitfaden [German]

By Sangita Roy

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.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 620612021X
• ISBN13: 9786206120216
• Release Date: June 2023
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 168 Pages
• Weight: 0.56 lbs.
• Dimensions: 0.4" x 6.0" x 9.0"