A. Murat Tekalp (автор) глибоке навчання для відновлення зображення/відео та супу


Код: 16766128334
10048 грн
Ціна вказана з доставкою в Україну
Товар є в наявності
ЯК ЕКОНОМИТИ НА ДОСТАВКЕ?
Замовляйте велику кількість товарів у цього продавця
Інформація
  • Час доставки: 7-10 днів
  • Стан товару: новий
  • Доступна кількість: 9

Оплачивая «A. Murat Tekalp (автор) глубокое обучение для восстановления изображения/видео и Supe», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «Электроника, робототехника» будет доставлено из Польши и проверено на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.

4

Опис:

У цій монографії огляд останніх розробок та найсучасніших у відновленні зображень/відео та супер-роздільної здатності (SR) з використанням глибокого навчання представлено. Глибоке навчання зробило суттєвий вплив не лише на комп'ютерне зору та обробку природної мови, але й на класичні проблеми з обробкою сигналів, такі як відновлення зображення/відео/SR та стиснення. Нещодавні Advans в нейронній архітектурі призвели до значних вдосконалень у виконанні вивченого зображення/відновлення відео та СР. Важливою перевагою підходів до глибокого навчання, орієнтованих на дані, є те, що нейронні моделі можуть бути оптимізовані для будь-яких функцій диференційованої втрати, включаючи функції візуальних перцептивних втрат, що призводить до перцептивного відновлення відео та СР, які можуть на основі традиційних модельних підходів.

Публікація починається з проблеми з проблемою та короткого обговорення традиційних та керованих даними рішень. Після цього розглядаються останні Advans в нейронній архітектурі, а також обговорюються функції втрати та критерії оцінювання та відновлення відео та СР. Також розглянуті вивчені відновлення зображень та SR, оскільки вивчення або відображення з простору деградованих зображень до ідеальних зображень на основі теореми універсального наближення, або генеративна модель, яка фіксує розподіл ймовірності ідеальних зображень. Практичні проблеми з застосуванням підготовки до реставрації реального життя та СР також включені, а також моделі рішення.

4 Порівняльне обговорення різних підходів завершує публікацію.

Обкладинка: М'яка обкладинка

Кількість сторінок: 124

Автор: a. Мурат Текальп (автор)

Мова: англійська: опублікована; Англійська: оригінальна мова; Англійська

Дата випуску: 2022-05-30

вага: 0,452 грам

Висота: 1,1 см

ширина: 6 см

довжина: 9,2 см

Примітка: Купівля товару на цьому аукціоні, ви погоджуєтесь з розширеною датою доставки (10-14 робочих днів). Дані товари походять з іноземного складу, звідси і тривалий час доставки, який надається поруч.