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AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing

目录

图像超分辨率 Super Resolution     ​​​

深度学习时代的超分辨率算法

卷积网络模型SRCNN FSRCNN SRResNet

Super-Resolution CNN, SRCNN, 2014

Fast SRCNN 2016

SRResNet 2016

对抗生成网络介绍Ganerative Adversarial Network 

基于GAN的模型SRGAN与ESRGAN

SRGAN2017

Enhanced SRGAN 2018

视频超分辨率Video Super Resolution

  • 图像超分辨率 Super Resolution     ​​​

    • 图像超分辨率：根据从低分辨率图像重构高分辨率图像
    • 图像超分辨率的目标：     

      • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第1张图片

    •  超分辨率的类型：
    • 单图超分的解决思路

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    • 经典方法：稀疏编码Sparse Coding
      • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第3张图片
      • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第4张图片
      • 稀疏编码的缺点：
        • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第5张图片

    • 深度学习时代的超分辨率算法

      • 基于卷积网络和普通损失函数        
        • 使用卷积神经网络，端到端从低分辨率图像恢复高分辨率图像
        • 代表算法：SRCNN与FSRCNN
      • 使用生成对抗网络
        • 采用生成对抗网络的策略，鼓励产生细节更为真实的高分辨率图像
        • 代表算法：SRGAN与ESRGAN

    • 卷积网络模型SRCNN FSRCNN SRResNet

    • Super-Resolution CNN, SRCNN, 2014

      • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第6张图片
      • SRCNN模型功能划分
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        • 第一层：特征提取
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        • 第一层的卷积核
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        • 第二层：非线性映射
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        • 第三层：图像重构
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        • SRCNN的训练
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        • SRCNN的性能
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        • SRCNN的速度问题
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    • Fast SRCNN 2016

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      • 转置卷积扩大特征图尺寸
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      • 缩小层和放大层
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      • FSRCNN的优势
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      • 转置卷积的缺陷
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        • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第21张图片
      • 次像素卷积Subpixel convolution
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    • SRResNet 2016

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    • 图像超分辨率中的损失函数 MSE Loss, Perceptual Loss
      • 感知损失 vs 均方误差
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      • Mean Squared Error 均方误差
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      • 感知损失
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      • 特征重构损失函数
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    • 对抗生成网络介绍Ganerative Adversarial Network 

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      • 使用GAN生成图像
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      • 使用GAN转译图像
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      • GAN应用于超分辨率
      • 图像数据在高维空间中的分布
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      • 用神经网络表示数据分布
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      • 如何学习生成器网络
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      • 对抗训练
        • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第35张图片
      • GAN的优化目标
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      • 基于多层感知器的GAN模型
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      • Deep Convolutional GAN，DCGAN
        • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第38张图片
      • GAN 应用于图像超分辨率        
        • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第39张图片

  • 基于GAN的模型SRGAN与ESRGAN

    • SRGAN2017

      • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第40张图片
      • SRGAN的训练
        • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第41张图片

    • Enhanced SRGAN 2018

      • 使用RRDB模块替换残差模块
        • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第42张图片
      • 使用RaGAN替换GAN
        • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第43张图片
      • 使用非线性激活前的响应计算感知损失
        •  AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第44张图片
        • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第45张图片

        • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第46张图片

      • ESRGAN的性能比较

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      • ESRGAN修复经典游戏

  • 视频超分辨率Video Super Resolution

    • 利用多帧进行超分
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    • 视频复原的典型流程
      • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第49张图片
    • EDVR 

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      • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第51张图片
    • 可变形卷积Deformable Convolution
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    • 用于对齐的可变形卷积
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    • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第54张图片
    • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第55张图片

    • AI实战营：通用视觉框架OpenMMLab底层视觉与MMEditing_第56张图片

  • BasicVSR
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