摘要：这也是很多大厂都在研发的原因深度超分辨率层次结构该文作者总结了一张非常棒的图，可以尽览深度学习超分辨率的方方面面作者介绍了深度学习图像超分辨的监督学习方法，从模型框架上采样方法网络设计方法网络学习策略和可能的改进策略进行了细致总结。
今日arXiv新上论文《Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey》，详细回顾了近年来基于深度学习的图像超分辨率（Super-resolution，SR）的方方面面，对于想要进入该领域、在该领域进一步研究、涉足该领域研发的朋友，堪称必读论文。
该文作者分别来自华南理工大学和新加坡管理大学。
何为图像超分辨？
通俗点说，就是把图像由小变大，分辨率从低到高。
但这里面却有大学问！
放大后不可避免涉及到图像中更多细节要被用户看到，搞不好会让人看着很难受。
从上面的图可以看到使用最近邻方法插值直接放大的图像和使用超分辨率算法生成的大图的比较。明眼人一眼就能知道后者让人更舒服！
超分辨率也可以帮助图像压缩，涉及到传输和保存的时候使用小图，view的时候看大图，数据量小很多。这也是很多大厂都在研发SR的原因！
深度超分辨率层次结构
该文作者总结了一张非常棒的图，可以尽览深度学习超分辨率的方方面面！！
作者介绍了深度学习图像超分辨的监督学习方法，从模型框架、上采样方法、网络设计方法、网络学习策略、和可能的改进策略进行了细致总结。
同时介绍了该领域的性能度量标准，包括常用数据集总结。
然后介绍了今年新出现的非监督的图像超分辨方法和SR的应用。实际可以这么说，有图像的地方就有SR的应用场景。
该文总结了近年来200多篇该领域的文献，非常值得一读，并不涉及艰深的算法原理，适合入门。
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1902.06068.pdf
52CV曾经报道过多篇SR技术，前段时间介绍了
小米开源FALSR算法：快速较精确轻量级的超分辨率模型
今天小米的这篇佳作还被雷军叔叔点名表扬了：
图像超分辨率是一项基础应用的工作，如果效果、效率做好了，能够在移动端商用的话，可以帮企业省不少真金白银呢！
声明：文章收集于网络，如有侵权，请联系小编及时处理，谢谢！
欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群
兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识
QQ群：81035754
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/4853.html
摘要：摘要背景深度学习是一种表示学习方法，非常适合用来处理数字病理学中的图像分析问题。优质的注释样本是深度学习重要的先决条件，但是处理数字病理学中最大的挑战就是获取高质量的注释样本。本文使用的深度学习主要由四个模块组成。 Deep learning for digital pathology image analysis: A comprehensive tutorial with sele...
摘要：医学图像分析主要包含的模式识别任务是检测定位分割配准分类。面临挑战作者简述了深度学习用于医学图像分析面临的挑战，主要有缺少较精确的标注数据。关注能对医学图像分析带来启发的其他计算机视觉机器学习领域的新工作。 今天arXiv新上一篇论文《Going Deep in Medical Image Analysis: Concepts, Methods, Challenges and Future ...
摘要：接上文深度学习和的联合综述上卷积神经网络卷积神经网络被设计用来处理到多维数组数据的，比如一个有个包含了像素值图像组合成的一个具有个颜色通道的彩色图像。近年来，卷积神经网络的一个重大成功应用是人脸识别。 三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，的《Nature》杂志专门开辟了一个人工智能 +...
阅读 934·2023-04-26 02:49
阅读 1151·2021-11-25 09:43
阅读 2523·2021-11-18 10:02
阅读 2873·2021-10-18 13:32
阅读 1249·2019-08-30 13:54
阅读 2058·2019-08-30 12:58
阅读 2970·2019-08-29 14:06
阅读 2124·2019-08-28 18:10
