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不再害怕拼图了!谷歌黑技术让模糊的脸变得清

05-08       文章来源:未知    资讯

我相信很多人对被镶嵌的照片是什么样的感兴趣。据报道,谷歌开发的黑色技术完美地解决了这个问题,使模糊的照片变得清晰。

这是分辨率为输入图、正法图和反法图的点,这是点在高分辨率图像上的投影点,作者用的是正交投影,所以。该函数编码了高分辨率输入图像的特性,其结构类似于低分辨率提取器,主要区别在于感觉野没有覆盖整个图像,但是由于网络结构是全卷积网络,所以可以通过随机滑动窗口进行训练和推断原始输入图像。是粗糙层次网络提取的3D特征。
本文第一部分介绍了深度学习领域中图像处理的常用技巧,主要包括数据增强、图像去躁以及图像增强领域中的图像高分辨率重建技术(SR,SuperResolution)。通过对图像进行数据增强,可以根据原始图像产生更多的训练图像,具有相似的内容和风格,可以有效地解决训练图像不足所引起的曲线过拟合问题;图像去躁技术的代表是常用的高斯滤波算法和去噪神经网络,它们的共同特点是有效地过滤了图像传输中受干扰的波动,有利于后续图像处理;图像高分辨率重建是图像增强领域中的重要代表,其基本思想是通过提取图像低分辨率的特征,对高分辨率图像进行变换映射。这种技术不仅完整保留了原始图片的内容和风格(图像的有效信息),也提升了变换后的图片质量。

谷歌有一个深入的学习(人工智能的分支)项目,被称为谷歌大脑,该团队已经开发了一个软件,可以将只有64个像素(8X8)的模糊图像变成更清晰的图像。
假如原来的图像已经很模糊了,谷歌将利用机器学习技术,猜测更多像素点,从而提高图像的分辨率。
根据介绍,要达到清晰的图像效果,需要经过两个阶段的神经网络训练。第一阶段涉及条件功能网络,系统会搜索其他类似压缩的高分辨率图片,寻找类似图案和颜色的相似关系。第二个阶段被是“优先网络”(PriorNetwork),将会利用高分辨率图片的细节,对于模糊图片的部分进行填充。
两个神经网络训练阶段所产生的图像,将进一步整合成一幅图像,达到最大程度的高分辨率还原。

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