[B! dataset][synthesis][convolutional][super-resolution] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

datasetとsynthesisとconvolutionalとsuper-resolutionに関するarxiv_readerのブックマーク (6)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.01545v3
arxiv_reader 2024/02/20
convolutional

localization

domain

DNN

dataset

super-resolution

arXiv reaDer

synthesis

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.01545v2
arxiv_reader 2023/10/04
dataset

DNN

super-resolution

domain

synthesis

convolutional

localization

learning

arXiv reaDer

arXiv
リンク
単一の GPU で 16K 画像を合成するワンショットの超高解像度敵対的生成ネットワーク
arxiv_reader 2023/08/29
私たちは、単一のトレーニング画像から非反復的な 16K (16, 384 x 8, 640) 画像を生成し、単一のコンシューマ GPU でトレーニング可能なワンショットの超高解像度敵対的生成ネットワ

one-shot

super-resolution

dataset

synthesis

convolutional

arXiv reaDer

GAN

arXiv
リンク
現実世界のブラインド超解像度のためのエンドツーエンドの交互最適化
arxiv_reader 2023/08/21
ブラインド超解像度 (SR) には、通常 2 つの副問題が含まれます。1) 指定された低解像度 (LR) 画像の劣化を推定する。 2) LR 画像を高解像度 (HR) の画像に超解像します。どちらの

super-resolution

convolutional

dataset

arXiv reaDer

estimation

synthesis

arXiv
リンク
アテンションモジュールとサブピクセルコンボリューションレイヤーを使用したナンバープレート画像の超解像度
arxiv_reader 2023/05/30
近年、深層学習技術の統合とトレーニングデータの可用性の向上により、ナンバープレート認識 (LPR) の分野で大きな発展が見られます。それにもかかわらず、低解像度 (LR) 監視映像からナンバー

loss function

arXiv

transformer

attention

dataset

super-resolution

detection

synthesis

arXiv reaDer

convolutional
リンク
ブラインド超解像のためのエンドツーエンドの交互最適化
arxiv_reader 2021/05/17
以前の方法は、ブラインド超解像（SR）問題を2つの連続したステップに分解します：i）与えられた低解像度（LR）画像からブラーカーネルを推定し、ii）推定されたカーネルに基づいてSR画像を復元します。こ

synthesis

arXiv

arXiv reaDer

super-resolution

dataset

convolutional

estimation
リンク
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