首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【中国AI实验室项目巡礼】中大HCPLab:基于注意力机制学习的人脸幻构

    【新智元导读】 在新智元20万读者大调查的反馈中,不少读者朋友反映希望看到更多关于国内人工智能领域实验室及其研究项目的介绍。我们今天为大家带来的是中山大学人机物智能融合实验室(中大HCPLab)和他们“基于注意力机制学习的人脸幻构”的研究介绍。 我们希望能为读者朋友们介绍一些国内优秀的人工智能领域的实验室和他们的研究项目,今天为大家带来的是中山大学人机物智能融合实验室(中大HCPLab)和他们的“基于注意力机制学习的人脸幻构”研究。 中山大学人机物智能融合实验室介绍 中山大学人机物智能融合实验室(http:

    07

    图像超分辨率及相关知识 简介

    图像分辨率指图像中存储的信息量,是每英寸图像内有多少个像素点,分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch),通常叫做像素每英寸。一般情况下,图像分辨率越高,图像中包含的细节就越多,信息量也越大。图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率。通常,分辨率被表示成每一个方向上的像素数量,例如64*64的二维图像。但分辨率的高低其实并不等同于像素数量的多少,例如一个通过插值放大了5倍的图像并不表示它包含的细节增加了多少。图像超分辨率重建关注的是恢复图像中丢失的细节,即高频信息。 在大量的电子图像应用领域,人们经常期望得到高分辨率(简称HR)图像。但由于设备、传感器等原因,我们得到的图像往往是低分辨率图像(LR)。 增加空间分辨率最直接的解决方法就是通过传感器制造技术减少像素尺寸(例如增加每单元面积的像素数量);另外一个增加空间分辨率的方法是增加芯片的尺寸,从而增加图像的容量。因为很难提高大容量的偶合转换率,所以这种方法一般不认为是有效的,因此,引出了图像超分辨率技术。

    02
    领券