问题遇到的现象和发生背景
图像重建之后，发现生成的图像会在一些小地方出现色彩失真，请问这种情况需要怎么解决呢？
0条回答 默认 最新
- 2024-07-19 14:13tiger119的博客 超分（超分辨率：Super Resolution，SR）：是计算机视觉和图像处理领域的一个热门话题。主要是将低分辨率图像恢复出高分辨率图像。可以采用的方法和手段很多，最近项目中有涉及（红外成像的超分处理），将碰到的一些...
- 2019-03-21 17:47总之，"win32超分辨重建ESRGAN实用程序"是将先进的人工智能技术应用于日常图像处理的实例，它通过高效的算法和友好的用户界面，为用户提供了提升图像质量的便捷途径。对于那些追求更高视觉体验的人来说，这是一个...
- 墨理学AI的博客 不准确的运动估计和对准，特别是有遮挡或复杂运动时，会导致失真和错误，从而恶化最终的超分辨率性能。此外，光流等逐像素运动估计的计算量很大。 最近Jo等人[8]提出了DUF方法，该方法隐式利用LR帧之间的运动信息，...
- 2024-03-17 18:28深度学习炼丹师-CXD的博客 高质量特征重建模块： 在重建模块中融合浅层和深层特征，以实现高质量的图像重建。 相对于CNN的IR技术，SwinIR有几个优点： 图像内容和注意力权重之间基于内容的（content-based）交互。（可以理解为空间变换的卷积...
- 2024-06-16 19:12步子哥的博客 音频超分辨率的目标是通过预测低分辨率音频信号中缺失的样本，来重建更高分辨率的音频信号。这相当于预测音频信号中更高频率的成分。 深度学习助力音频超分辨率 传统的音频超分辨率方法通常依赖于手工设计的特征和...
- 2025-04-04 00:36Seraphina_Lily的博客 图像超分是通过算法将低分辨率图像重建为高分辨率图像的技术，提升画质细节，广泛应用于遥感、医疗、安防等领域。核心方法包括插值、深度学习和生成对抗网络（GAN）。
- 2022-08-11 15:23阿航626的博客 活动地址：CSDN21天学习挑战赛 １．生成对抗网络 无监督学习，学习数据内在结构...权衡取舍 观感-失真平面：更小的失真和更好的观感间是矛盾的（想要有更好观感，需要产生更多细节，就会与原图像有较大出入）
- 2023-12-27 19:36深度学习炼丹师-CXD的博客 超分之SRGAN代码实现 文章目录 0. 摘要 1. 引言 1.1 相关工作 1.1.1 介绍了SR技术的发展历程 1.1.2 介绍了SR技术中卷积神经网络的设计思路 1.1.3 重点介绍了SR技术中损失函数的设计 1.2 主要贡献 2 算法 2.1 对抗...
- 2023-03-21 18:36黄乐荣的博客 超分辨率（super-Resolution） 将低分辨率的图像通过一系列软件或者软件变成高... 图像降分辨率可能遇到问题 压缩失真、散焦、噪点、传感器噪声 超分网络的结构分类 预上采样、后上采样、逐步上采样、交替式上下采样
- 2025-03-11 10:30Caffe是由伯克利人工智能研究（BAIR）/伯克利视觉与学习中心（BVLC）和社区贡献者共同开发的一个深度学习框架，尤其在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。它支持各种层次的网络结构，支持快速和模块化的设计，...
- 2022-03-14 11:41Ton10的博客 这篇文章是2014年的一篇论文，其主要意义在于作者推出的SRCNN是深度学习在超分上开篇之作！SRCNN证明了深度学习在超分领域的应用可以超越传统的插值等办法取得较高的表现力。 参考目录： ①深度学习图像超分辨率开山...
- 2022-07-05 10:46zstar-_的博客 图像超分即超分辨率，将图像从模糊的状态变清晰 本文为深度学习专业课的实验报告，完整的源码文件/数据集获取方式见文末 1.实验目标 输入大小为h×w的图像X，输出为一个sh×sw的图像 Y，s为放大倍数。 2.数据集简介 ...
- 2024-03-11 11:10十小大的博客 【图像超分】论文精读：Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks（SRCNN）请配合上述论文精读文章使用，效果更佳！图像超分辨率SRCNN和FSRCNN复现代码，除基本的网络实现外，还有特征图可视化，...
- 2024-02-15 13:30此星光明的博客 近年来，基于人工智能的超分辨率算法得到了广泛的关注和研究。下面将介绍AI影像进行超分的具体细节。AI影像超分辨率是一种基于深度学习的超分辨率算法，其核心是通过训练一个深度学习模型来实现图像的超分辨率重建。...
- 2025-03-26 11:19GIS思维的博客 一起来“超分”，附资源。：用10米可见光波段（B2/B3/B4）训练AI，学习地物纹理规律。：将低分辨率波段的光谱信息与高清纹理结合，重建10米分辨率影像。中查看各波段的原始分辨率（10米、20米、60米）。：发表论文时...
- 2024-09-05 20:43cv君的博客 大家好，我是cv君，今天给大家重点介绍一下高质量超分方案Real esrgan，他的方案非常有效，我们可以使用他的方案，自己用高效的生成器来做很多高速、高效的超分。为啥呢？因为他的退化方案不错，他是盲超分算法，盲...
- 2024-03-12 17:53十小大的博客 请配合上述论文精读文章使用，效果更佳！不想理解原理，希望直接跑通然后应用到自己的图像数据的同学，请直接下载上面的代码，有训练好的模型，直接用即可...但超分自己的图像时，如果图像很大，可能有内存溢出的错误。
- 2024-05-29 11:16十小大的博客 本文考虑了一种基于深度生成对抗网络(GAN)的方法，称为单幅图像超分辨率(SISR)的感知增强超分辨率(PESR)，通过考虑以下三个问题来增强重建图像的感知质量:(1)通过用相对论鉴别器替换绝对来简化GAN训练，(2)包括在...
- 2024-06-16 14:24腾飞开源的博客 2.1.1 数据集和基准模型 首先我们来介绍使用的数据集和基准模型，大多数超分重建任务的数据集都是通过从高分辨率图像进行降采样获得，这里我们也采用这样的方案。数据集既可以选择ImageNet这样包含上百万图像的大型...
- 2022-11-24 17:00小郭同学要努力的博客 考虑到跳过连接，通过将双线性上采样图像添加到重建的残差图像中，可以获得SRB之后的最终超分辨图像: 这里，fUP表示双线性放大，而fREC表示重建操作。REC块彼此不共享参数。 耦合反馈块 (CFB) 是CF-NET的核心组件，...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
6月15日
创建了问题
6月7日