西电炼丹师修炼中,擅长强化学习,目标检测
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,目前已经在目标检测、自然语言处理、时序预测等多个深度学习领域获得了应用,成为了新的研究热点。
想必每个自媒体行业从业者都面临过这样一种情况:从网络上找到一张素材做封面,然而素材图片往往太模糊。那么,有没有办法对其进行高清修复呢?这就是计算机视觉领域的子领域图像超分所研究的主要问题。
Vision Transformer是2021年谷歌在ICLR上提出的算法,算法原理并不复杂,但是其价值是开创性的。它首次将NLP领域火热的Transformer模型架构移植到了CV领域,打破了这两个领域壁垒,并取得不错的成效。论文名称: An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale。
本实验使用Unet网络对MSRC2数据集进行划分
【摘要】 图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰。本文对BSDS500数据集进行超分实验。