Огляд super-resolution convolutional neural network, з метою використання для підвищення роздільної здатності зображень
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
У статті розглянуто super-resolution convolutional neural network, з метою використання для
підвищення роздільної здатності зображень.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Софіна О. Ю. Огляд super-resolution convolutional neural network, з метою використання для підвищення роздільної здатності зображень [Електронний ресурс] / Софина О. Ю, А. О. Білоус // Матеріали LI науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 31 травня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2022/paper/view/16102.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- R. Keys. Cubic convolution interpolation for digital image processing [Text] // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 29 (6): 1153—1160.
- Hwang J. W., Lee H. S. Adaptive image interpolation based on local gradient features [Text] //IEEE Signal Processing Letters. – 2004. – Т. 11. – ¹. 3. – С. 359-362.
- DongC. et al.Image super-resolution using deep convolutional networks [Text] //IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. – 2016. – Т. 38. – ¹. 2. – С. 295-307.
- Romano Y., Isidoro J., Milanfar P. RAISR: rapid and accurate image super resolution [Text] // IEEE Transactions on Computational Imaging. – 2017. – Т. 3. – ¹. 1. – С. 110-125.
- The Most Popular Language For Machine Learning and Data Science Is [Online]. Avaialble : http://www.kdnuggets.com/2017/01/most- popular- language-machine-learning-data-science.html