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NNで超解像するやつ、入力が低解像度画像(をbicubicで拡大したもの)、出力が高解像度画像になるNNを構築するというダイレクトなやりかただった。学習は一気にSGD+BP、どこがDeepなのか理解してない。
todesking のブックマーク 2015/05/20 16:54
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arxiv.org2015/05/18
We propose a deep learning method for single image super-resolution (SR). Our method directly learns an end-to-end mapping between the low/high-resolution images. The mapping is represented as a de...
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NNで超解像するやつ、入力が低解像度画像(をbicubicで拡大したもの)、出力が高解像度画像になるNNを構築するというダイレクトなやりかただった。学習は一気にSGD+BP、どこがDeepなのか理解してない。
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Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
We propose a deep learning method for single image super-resolution (SR). Our method directly learns an end-to-end mapping between the low/high-resolution images. The mapping is represented as a de...
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