近日，来自苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室的研究者提出了一种超分辨率模型 SRFlow。该模型具备比 GAN 更强的脑补能力，能够根据低分辨率输入学习输出的条件分布。该论文已被 ECCV 2020 收录。超分辨率是一个不适定问题，它允许对给定的低分辨率图

图像超分辨率是提高计算机视觉中图像和视频分辨率的一类重要图像处理技术。近年来，利用深度学习技术实现图像超分辨率技术取得了显著进展。在调查中，我们的目的是给出在一个系统的方式中使用深度学习方法来实现图像超分辨率的最新进展。我们可以将现有的SR技术研究大致分为

超分辨率是一种提高图像分辨率的技术。这些方法是从低分辨率图像中获得高分辨率输出。执行单图像超分辨率的目的是在增加图像尺寸的同时使其质量下降的最小。应用范围很广，如医学成像，压缩，农业分析，自动驾驶到卫星图像、侦察等等。超分辨率领域正在经历一段复兴时期。卷积

　　大家都知道显示分辨率一定的情况下，显示屏越小图像越清晰，反之，显示屏大小固定时，显示分辨率越高图像越清晰。当win10预览版系统用户远程管理其他电脑时我们该如何自定义分辨率呢?由于自己的屏幕分辨率和远程电脑分辨率不同，为了避免远程机器桌面分辨率过大而造

　　屏幕分辨率与我们息息相关，设置合适的分辨率，我们就可以在屏幕中看到更多的信息。一些用户使用Win10时，发现屏幕分辨率不对，而且怎么调整都不对。　　显示屏的分辨率，简单说是指显示屏解析图象的能力，分辨率越高则显示屏上显示的图像就越清晰，但与屏幕大小也有

　　方法2、右键桌面空白处，选择“显示器模式”—“真彩色”—“1024 * 768”等; 　　方法3、右键桌面空白处，选择“属性”—“设置”，在设置标签的窗口右下方有一个“高级”—“适配器”—“所有模式”，选择一种合适的模式组合即可。　　电脑分辨率改不了怎

什么是超分辨率广义的超分辨率 是指一类用于提升图像分辨率的技术。事实上，每当我们需要以不同于原始分辨率的尺寸来显示或存储图像时，就已经使用了SR，只不过使用的是其中最为简单的那类算法而已。随着图像处理理论的发展，以及机器学习的普及和更高性能的处理器的出现

继上一篇《2018最佳GAN论文回顾（上）》，我又继续介绍了一个对于GAN的基于样式的生成器体系结构的新论文，提出了一个新的模型来应对这种挑战。一种用于生成式对抗网络的基于生成器体系结构的方式 . StyleGAN是一步一步地生成人工图像的，从非常低的分辨

图像分辨率是指图片文件记录着自身所有的像素数。物理分辨率是指显示屏水平与垂直能显示的像素数的乘积。android模拟器的默认像素密度是160，所以分辨率越大，屏越大。

在Android的资源中存放图片的有默认的三个文件夹：drawable-hdpi/drawable-mdpi/drawable-ldpi.这三个文件夹中分别是对应三种等级的屏幕分辨率；drawable-hdpi：放高分辨率的图片，如：WVGA,FWVGA.

渣画质秒变高清，ASC19大学生的人工智能水平这么厉害！这是日前在大连举行的ASC19世界大学生超级计算机竞赛总决赛中，来自各国的20所高校参赛队伍的大学生们要解决的人工智能难题FaceSR，即人脸图像超分辨率。这20支队伍是通过激烈的预赛从全球300余支

他的研究兴趣包括人体姿态估计、语义分割、图像分类等，曾在BMVC、ICCV、CVPR等国际顶级会议上发表过论文。最近几年，用于图像分类的卷积神经网络成为解决视觉识别问题的标准结构，比如图1所示的LeNet-5。

LG 周二发布了 31 寸 4K 分辨率 的显示器 LG 31MU97，价格 2499 美元，和标配的 27 寸 Retina 5K iMac 一样，而且支持 Mac 和雷电接口。LG 表示，这款显示器采用人体工学设计，面向需要 4K 内容编辑的专业人士

来自慕尼黑工业大学的研究人员提出了一种用于实现视频超分辨率的新型 GAN——TecoGAN。利用该技术能够生成精细的细节，甚至蜘蛛背上的斑点都清晰可见，同时还能保持视频的连贯性。图像超分辨率技术指的是根据低分辨率图像生成高分辨率图像的过程，该技术希望根据已

因此与一般的图像锐化或清晰度调整不同，图像超分辨率任务有着更高的要求。目前已有的超分辨率模型大多数都是人工设计的，它们很难进行压缩或者微调。与当前最优超分辨率方法的对比该模型训练完成后，研究者在常用超分辨率任务测试数据集上将其与当前最优方法进行了对比。公平

不同的神经网络可以实现给图像去噪、去水印、消除马赛克等等功能，但我们能否让一个模型完成上述所有事？事实证明 AI 确实有这样的能力。来自 Skoltech、Yandex 和牛津大学的学者们提出了一种可以满足所有大胆想法的神经网络。该研究的论文《Deep I

继上一篇《2018最佳GAN论文回顾（上）》，我又继续介绍了一个对于GAN的基于样式的生成器体系结构的新论文，提出了一个新的模型来应对这种挑战。一种用于生成式对抗网络的基于生成器体系结构的方式。StyleGAN是一步一步地生成人工图像的，从非常低的分辨率开

本文介绍了 CVPR 2018 的一篇 Poster 论文《Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for Multiple Degradations》。近年来，深度卷积神经网络方法

本文介绍了三种不同的卷积神经网络在单图像超分辨率集上的实际应用及其表现对比，同时也探讨了其局限性和未来发展方向。单图像超分辨率技术涉及到增加小图像的大小，同时尽可能地防止其质量下降。这一技术有着广泛用途，包括卫星和航天图像分析、医疗图像处理、压缩图像／视频

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