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生成式 AI

用AI做圖像super resolution 或用AI做圖像中的物件消除 系列

圖像超分辨率旨在將低分辨率圖像轉換為高分辨率圖像,提高清晰度和細節。傳統插值方法效果有限,而 AI 技術能學習圖像中的紋理特徵,生成更逼真的高分辨率圖像。典型模型包括 SRCNN、VDSR、SRGAN 等,應用於醫學影像增強、監控視頻、衛星圖像分析和數字攝影。挑戰在於重建邊緣和紋理細節。圖像中的物件消除旨在從圖像中去除不需要的物體,並自然填補缺失區域。AI 方法如 CNN、GAN、自注意力機制等,學習圖像的結構和紋理,生成自然逼真的填補效果。

參賽天數 26 天 | 共 30 篇文章 | 0 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 11

必先利其器2

昨天提到迴圈以及函數等內容後,今天來說說其他的部分吧! 資料結構Python 中常用的資料結構包括列表 (List) 與字典(Dictionary)。列表是一...

DAY 12

SensorFlow

今天再來介紹不可或缺的工具與框架—— SensorFlow! TensorFlow 是 Google 於 2015 年開源的機器學習框架,最初是由 Google...

DAY 13

TyPorch

今天要來介紹我們下一個學習框架——PyTorch !它是一個由 Facebook 開發的開源深度學習框架,主要在機器學習和深度學習任務,特別是神經網絡的構建與訓...

DAY 14

OpenCV 1

今天再來介紹另外一個框架OpenCV(開源計算機視覺庫)!我們今天就先來介紹他的由來以及主要功能吧! 它是一個用於計算機視覺和影像處理的開源庫。它最初是由英特爾...

DAY 15

OpenCV 2

接著昨天,我們來介紹Open CD在日常生活中以及我們的主題中的應用吧! 常見應用: 人臉與物體識別:在影像和影片中識別或驗證物體和人臉。增強現實(AR):即時...

DAY 16

超分辨率

超分辨率(Super-Resolution, SR)是一種影像處理技術,用在提升影像的解析度。它主要的目標是從低解析度的圖像或影片中重建出高解析度的版本。這個技...

DAY 17

超分辨率2

接著昨天我們機器來說超分辨率的技術詳解吧! 基於深度學習的超分辨率: 隨著深度學習技術的成熟,特別是卷積神經網絡(CNN)還有生成對抗網絡(GAN)的應用,...

DAY 18

超分辨率 3

超分辨率的典型應用有以下這些: 1.醫學影像:許多醫學檢查,特別是 CT、MRI 等,產生的影像可能會受到設備解析度或掃描時間限制。超分辨率技術可以提升這些醫學...

DAY 19

SRCNN

今天來說說卷積神經網絡(CNN)的圖像超分辨率方法SRCNN!它可以從低分辨率的圖像中重建高分辨率的圖像。SRCNN的設計比較簡單,主要由三個卷積層構成,每個層...

DAY 20

SRCNN 2

今天是介紹SRCNN的第二天,我們來聊聊它的工作原理! SRCNN的基本原理是通過深度卷積網絡學習從低分辨率圖像到高分辨率圖像的映射。這個是他的具體工作流程:...