La super-r solution image/vid o est un domaine de recherche privil gi ces derniers temps. Leurs applications incluent la TVHD, le codage d'images, le redimensionnement d'images, la manipulation d'images, la t l d tection, la reconnaissance faciale, l'astronomie et la surveillance. L'objectif est d'augmenter la r solution de l'image/vid o gr ce au sur chantillonnage, au d brouillage, au d bruitage, l'apprentissage en profondeur, etc. . Plus de 30 r seaux de neurones convolutifs (CNN) super-r solution la pointe de la technologie sur trois jeux de donn es classiques et trois jeux de donn es difficiles r cemment introduits pour comparer la super-r solution d'image unique ont t analys s de mani re exhaustive avec ses avantages et ses inconv nients. Une taxonomie avec neuf cat gories pour les r seaux DeepCNSR a t introduite, y compris les conceptions lin aires, r siduelles, multi-branches, r cursives, progressives, bas es sur l'attention et contradictoires. La complexit du r seau, l'empreinte m moire, l'entr e et la sortie du mod le, les d tails d'apprentissage, le type de pertes de r seau et les diff rences architecturales importantes (par exemple, la profondeur, les connexions de saut, les filtres) de chaque mod le ont t tudi s de mani re comparative.
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