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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