在训练过程中，图片采用的是YCbCr格式的图像，并只对Y通道的图像进行超分辨处理，因此输入的通道数c=1。通过对比不同的数据集以及网络结构，作者得到如下结论。 1.大量的数据集会对训练的结果有一定提升作用...
（2）图像总数目:11,788（3）每张图片的标注信息:15PartLocations,312BinaryAttributes,1BoundingBox该数据集是细粒度图像分类最广泛使用的基准。该数据集涵盖了200种鸟类，其中包括5994张训练图像和5794张测...
分辨率越高,图象就越清晰,但所得的图象或文字越小。它和刷新频率的关系比较密切,刷新频率为85Hz时分辨率越高,则显示器的性能也越好。可以把分辨率划分为CGA,EGA,VGA,SVGA等几种;按照水平和垂直象素数目来区分,则可以分:320x200,0x...
它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的...
MIAS全称为MiniMammographicDatabase,是乳腺图像数据库。乳腺MG数据(BreastMammography)有个专门的database,可以查看很多数据集,链接地址为:1.1.5MURA发布于2018年2月,吴恩达团队开源了MURA数据库,MURA是目前最大的X光片...
图像超分辨率（SuperResolution,SR）就是将低分辨率（LowResolution,LR）的图像通过一定的算法转提升到高分辨率(HighResolution,HR)。高分辨率图像具有更高的像素密度，更多的细节信息，更细腻的画质。要获得高分辨率图像...
一种很有前途的方法就是采用信号处理的方法从多个可观察到的低分辨率（简称LR）图像得到高分辨率图像。最近这样的一种分辨率增强技术正成为最热的研究领域之一，在文献中人们把它叫超分辨率（简称SR或者HR）图像复原或者简单地...
实验数据采用地面军事车辆的聚束式MSTARSAR图像集，图像分辨率为0.3m×0.3m，像素尺寸128×128。数据库里包含3类(BMP2,BTR70,T72)共7种型号的地物目标[32]。同一大类里面不同型号的实际差异为目标的军事...
此外，为了解决跨尺度输入之间显著的分辨率差距导致的扭曲问题，本文计算了从参考图像到所有LR光场图像的多个视差图，然后采用混合策略来融合得到一个精细化的视差图;最终得到高质量的超分辨光场。本文提出的HCSR方法的优越性在...
人工智能数据集主要分为以下四大类别：分类数据集：分类数据集用于训练和评估分类模型。这类数据集包含已标记的样本，每个样本都与一个或多个类别相关联。例如，图像分类数据集包含图像样本和相应的标签，用于训练图像分类模型。...
2024/6/21