Structure-Preserving Super Resolution with Gradient Guidance

EDSR Tensorflow实施 使用Tensorflow编写的的的实现。 要求 张量流 科学的 tqdm argparse 安装 pip install -r requirements.txt 训练 为了训练，您必须做一些事情... 下载图像数据集（由于我的计算限制，我使用了 ） 将来自该数据集的所有图像放入该图像下的目录中 运行python train.py --dataset data_dir其中data_dir是包含图像的目录 为了在训练期间查看统计信息（图像预览，标量为损失），只需运行tensorboard --logdir your_save_directory ，其中y

BERT和SpanBERT用于共指解析 该存储库包含该论文的代码和模型，。 此外，我们还包括论文分辨率模型，这是OntoNotes（79.6 F1）的最新技术。 请参阅以了解其他任务。 模型架构本身是模型的扩展。 建立 安装python3要求： pip install -r requirements.txt export data_dir= ./setup_all.sh ：这将构建自定义内核 预训练共指模型 请下载以下文件，以对数据使用预训练的共参照模型。 如果您想训练自己的共参照模型，则可以跳过此步骤。 模型 下载 F1（

Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution

尽管高分辨率全色（HR PAN）图像的带宽很宽，但在低分辨率多光谱（LR MS）图像的每个波段中带宽都很窄。 因此，HR PAN图像的空间分辨率比LR MS图像的空间分辨率高得多。 但是，HR PAN图像只有一个波段。 泛锐化算法的目的是使泛锐化图像具有高空间分辨率和良好的光谱信息。 通过扩展HR PAN图像中的草图信息，提出了一种新的泛锐化学习插值方法。 草图信息包含图像的边缘和线条特征，并且草图信息的每个部分都有其自己的方向。 根据HR PAN图像的原始草图图，通过设计的几何模板获得区域图。 由于HR PAN图像的尺寸与LR MS图像的尺寸不同，因此通过最近的插值方法将LR MS图像插值为插值多光谱（IMS）图像。 另外，可以通过该区域地图将IMS图像映射到结构和非结构区域中。 非结构区域通过方差值分为平滑区域和纹理区域。 对于结构和纹理区域，分别通过提出的结构和纹理学习插值方法对IMS图像中的插值像素进行重新学习和重新调整。 实验结果表明，所提出的泛锐化方法可以在视觉效果和质量指标上提供出色的性能，特别是对于光谱差异较大的图像。

具有EDSR，WDSR和SRGAN的单图像超分辨率 基于的实现 （EDSR）的超分辨率挑战赛冠军。 （WDSR），是超分辨率挑战赛（真实轨道）的获胜者。 （SRGAN）。 这是对可用的基于Keras / Tensorflow 1.x的旧实现的完整重写。 某些部分仍在进行中，但是您已经可以通过高级培训API如本文中所述训练模型。 此外，您还可以在SRGAN上下文中EDSR和WDSR模型。 笔记本中提供了和示例 DIV2K自动下载给定比例（2、3、4或8）和降级运算符（“ bicubic”，“ unknown”，“ mild”或“ difficult”）的培训和验证图像。 重要提示：如果

We suggest tailoring of the illumination’s complex degree of coherence for imaging specific two- and three-point objects with resolution far exceeding the Rayleigh limit. We first derive a formula for the image intensity via the pseudo-mode decomposition and the fast Fourier transform valid for any partially coherent illumination (Schell-like, non-uniformly correlated, twisted) and then show how it can be used for numerical image manipulations. Further, for Schell-model sources, we show the impr

SRGAN-PyTorch 概述 该存储库包含对进行的逐点PyTorch重新实现。 目录 关于使用生成对抗网络的逼真的单图像超分辨率 如果您不熟悉SRGAN，请直接从本文中摘录以下内容： 尽管使用更快，更深的卷积神经网络在单图像超分辨率的准确性和速度方面取得了突破，但仍然存在一个主要问题仍未解决：当在较大的放大比例下进行超分辨率处理时，如何恢复更精细的纹理细节？ 基于优化的超分辨率方法的行为主要由目标函数的选择决定。 最近的工作主要集中在最小化均方重构误差上。 得出的估计值具有很高的峰值信噪比，但是它们通常缺少高频细节，并且在某种意义上说它们无法满足更高分辨率下的保真度，因此在感觉上并不令人满意。 在本文中，我们介绍了SRGAN，这是一种用于图像超分辨率（SR）的生成对抗网络（GAN）。 据我们所知，它是第一个能够为4倍放大因子推断出逼真的自然图像的框架。 为此，我们提出了一种感知损失函

Photonics-based radar with a photonic de-chirp receiver has the advantages of broadband operation and real-time signal processing, but it suffers from interference from image frequencies and other undesired frequency-mixing components, due to single-channel real-valued photonic frequency mixing. In this paper, we propose a photonics-based radar with a photonic frequency-doubling transmitter and a balanced in-phase and quadrature (I/Q) de-chirp receiver. This radar transmits broadband linearly fr

为了从高分辨率遥感影像中高精度的提取各种工业固体废物，提出了基于支持向量机（ＳＶＭ）的工业固体废物特征快速提取算法，首先对遥感影像进行各向异性扩散滤波，然后针对高分辨率遥感影像信息量丰富和工业固体废物堆复杂度高的特点，提出基于1-v-1的SVM的多种工业固体废物的多分类策略，在提高精度的同时，兼顾了工业固体废物特征识别的效率。研究结果表明：ＳＶＭ对工业固体废物判别能力比常规方法有更强的优势，从遥感影像中不仅能准确地辨别出工业固体废物堆的线形特征，还能识别出其材质和类型；该算法能同时识别出多种工业固体废物，执行效率更高。