статья  Применение GAN (генеративные состязательные сети) для улучшения разрешения изображений (superresolution)

Генеративные состязательные сети и их применение для увеличения качества изображений. Основные концепции GAN, включая архитектуру и принципы работы, примеры использования GAN для задач суперразрешения, устранения шума и восстановления изображений.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

  #####    #####    #####    #####    #####  
 ##   ##  ##   ##  ##   ##  ##   ##  ##   ## 
 ##   ##  ##   ##  ##   ##  ##   ##  ##   ## 
    ###      ###      ###      ###      ###  
 ##   ##   ###      ###      ###     ##   ## 
 ##   ##  ##   ##  ##   ##  ##   ##  ##   ## 
  #####   #######  #######  #######   #####  
                                             

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 20.02.2025
Размер файла 429,3 K

Подобные документы

  • Типы изображений (черно-белые, полутоновые, цветные) и их форматы. Устройства, создающие цифровые изображения, и их параметры. Применение и характеристики методов сжатия изображений. Поиск по содержимому в базах данных изображений. Структуры баз данных.

    презентация [360,4 K], добавлен 11.10.2013

  • Изучение современных методик компьютерной обработки биомедицинских изображений с целью улучшения изображений для их наилучшего визуального восприятия врачом-диагностом и эффективного сжатия изображений – для надежного хранения и быстрой передачи данных.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 15.04.2019

  • Обработка изображений на современных вычислительных устройствах. Устройство и представление различных форматов изображений. Исследование алгоритмов обработки изображений на базе различных архитектур. Сжатие изображений на основе сверточных нейросетей.

    дипломная работа [6,1 M], добавлен 03.06.2022

  • Современные системы текстурного анализа изображений. Примеры текстурной сегментации одноканальных изображений. Использование признаков, полученных на основе гистограммы яркостей второго порядка, для классификации спектрозональных аэрофотоснимков.

    реферат [573,5 K], добавлен 15.01.2017

  • Анализ влияния сглаживающего шума на различные категории томографических изображений. Разработка программного обеспечения для снижения помех и увеличения четкости очертаний крупных объектов. Метод рисования прямоугольников, ограничивающих все контуры.

    практическая работа [1006,7 K], добавлен 28.09.2019

  • Цифровые рентгенографические системы. Методы автоматического анализа изображений в среде MatLab. Анализ рентгеновского изображения. Фильтрация, сегментация, улучшение изображений. Аппаратурные возможности предварительной нормализации изображений.

    курсовая работа [890,9 K], добавлен 07.12.2013

  • Применение различных методов компрессии изображений и анимации. Определение наиболее подходящего формата сжатия. Выбор кодеков при помощи программы RIOT. Применение дополнительных способов оптимизации с использование программ OptiPNG, PNGOUT и TweakPNG.

    лабораторная работа [1,5 M], добавлен 31.05.2013

  • Обзор методов создания Web-ресурса для публикации фотопанорамных изображений. Необходимые компоненты для работы сервера. Создание хранилища данных в программной оболочке Denwer. Публикация готовых панорамных изображений на сайте кафедры ИСКМ ВолГУ.

    курсовая работа [1,9 M], добавлен 28.08.2012

  • Изучение и программная реализация в среде Matlab методов обработки, анализа, фильтрации, сегментации и улучшения качества рентгеновских медицинских изображений. Цифровые рентгенографические системы. Разработка статически обоснованных алгоритмов.

    курсовая работа [4,7 M], добавлен 20.01.2016

  • История появления и основные понятия графического дизайна. Выявление главных преимуществ и недостатков недеструктивной обработки изображений. Сравнение деструктивной и недеструктивной обработки изображений. Сущность и особенности двухмерной графики.

    реферат [5,2 M], добавлен 05.05.2023

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.