Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej
Jan 23, 2024 am 08:06 AMPembinaan semula imej resolusi super ialah proses menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah menggunakan teknik pembelajaran mendalam, seperti rangkaian neural konvolusi (CNN) dan rangkaian adversarial generatif (GAN). Matlamat kaedah ini adalah untuk meningkatkan kualiti dan perincian imej dengan menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti pengimejan perubatan, kamera pengawasan, imej satelit, dsb. Melalui pembinaan semula imej resolusi super, kami boleh mendapatkan imej yang lebih jelas dan terperinci, membantu menganalisis dan mengenal pasti sasaran dan ciri dalam imej dengan lebih tepat.
Kaedah pembinaan semula
Kaedah pembinaan semula imej resolusi super secara amnya boleh dibahagikan kepada dua kategori: kaedah berasaskan interpolasi dan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam.
1) Kaedah berasaskan interpolasi
Kaedah pembinaan semula imej resolusi super berasaskan interpolasi ialah teknik yang mudah dan biasa digunakan. Ia menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah dengan menggunakan algoritma interpolasi. Algoritma interpolasi menganggarkan nilai piksel dalam imej resolusi tinggi berdasarkan nilai piksel dalam imej resolusi rendah. Algoritma interpolasi biasa termasuk interpolasi bilinear, interpolasi bikubik dan interpolasi Lanczos. Algoritma ini boleh menggunakan maklumat daripada piksel sekeliling untuk menganggar nilai piksel, sekali gus meningkatkan perincian dan kejelasan imej. Dengan memilih algoritma interpolasi yang sesuai, tahap peningkatan imej dan kesan pembinaan semula yang berbeza boleh dicapai. Walau bagaimanapun, kaedah berasaskan interpolasi juga mempunyai beberapa had, seperti ketidakupayaan untuk memulihkan butiran dan struktur yang hilang, dan kemungkinan menyebabkan imej kabur atau herotan. Oleh itu, dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk mempertimbangkan secara menyeluruh kesan dan pengiraan algoritma
2) Kaedah berasaskan pembelajaran mendalam
Kaedah berasaskan pembelajaran mendalam ialah kaedah pembinaan semula imej resolusi super yang lebih maju . Pendekatan ini biasanya menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti rangkaian neural konvolusi (CNN) atau rangkaian musuh generatif (GAN) untuk menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah. Model pembelajaran mendalam ini boleh mempelajari pemetaan perhubungan antara imej daripada set data yang besar dan mengeksploitasi perhubungan ini untuk menjana imej resolusi tinggi.
Convolutional Neural Network (CNN) ialah kaedah yang biasa digunakan berdasarkan pembelajaran mendalam. Kaedah ini biasanya menggunakan rangkaian yang terdiri daripada lapisan konvolusi, lapisan pengumpulan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk memodelkan hubungan pemetaan antara imej. Model CNN biasanya termasuk pengekod dan penyahkod, di mana lapisan pengekod menukar imej resolusi rendah kepada vektor ciri, dan lapisan penyahkod menukar vektor ciri kepada imej resolusi tinggi.
Generative Adversarial Network (GAN) ialah satu lagi kaedah yang biasa digunakan berdasarkan pembelajaran mendalam. Pendekatan ini menggunakan dua model pembelajaran mendalam: penjana dan diskriminator. Model penjana menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi dan cuba menipu model diskriminator supaya tidak dapat membezakan antara imej yang dijana dan imej resolusi tinggi sebenar. Model diskriminator cuba membezakan antara imej yang dihasilkan oleh penjana dan imej resolusi tinggi sebenar. Dengan melatih secara berulang-ulang kedua-dua model ini secara berterusan, model penjana boleh menjana imej resolusi tinggi yang berkualiti tinggi.
Langkah pembinaan semula
Langkah-langkah pembinaan semula imej resolusi super biasanya termasuk langkah berikut:
1. model, ia diperlukan Mengumpul sejumlah besar pasangan imej resolusi rendah dan resolusi tinggi. Pasangan imej ini memerlukan prapemprosesan seperti memangkas, mengubah saiz, menormalkan, dsb.
2. Pemilihan model dan latihan
Memilih model yang sesuai dan melatihnya adalah langkah utama untuk pembinaan semula imej resolusi super. Seseorang boleh memilih antara kaedah berasaskan interpolasi atau kaedah berasaskan pembelajaran mendalam. Kaedah berasaskan pembelajaran mendalam biasanya memerlukan set data yang lebih besar dan masa latihan yang lebih lama. Semasa proses latihan, fungsi kehilangan yang sesuai perlu dipilih untuk menilai prestasi model, seperti ralat purata kuasa dua (MSE) atau kehilangan persepsi (Perceptual Loss).
3. Pengoptimuman dan pelarasan model
Selepas melatih model, model perlu dilaraskan dan dioptimumkan untuk meningkatkan prestasinya. Anda boleh mencuba hiperparameter dan algoritma pengoptimuman yang berbeza dan menggunakan set pengesahan untuk menilai prestasi model.
4. Pengujian dan Penilaian
Gunakan set ujian untuk menguji prestasi model dan menilai imej resolusi tinggi yang dihasilkan. Pelbagai metrik penilaian boleh digunakan, seperti Nisbah Isyarat-ke-Bunyi Puncak (PSNR), Indeks Persamaan Struktur (SSIM), dan Indeks Kualiti Persepsi (PI), dsb.
Contoh kod
Berikut ialah contoh pembinaan semula imej resolusi super berasaskan pembelajaran mendalam yang mudah, dilaksanakan menggunakan TensorFlow dan Keras. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan model berasaskan CNN untuk menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah.
1. Penyediaan set data
Kami akan menggunakan set data DIV2K, yang mengandungi berbilang pasangan imej dengan resolusi berbeza. Kami akan menggunakan 800 pasangan imej ini untuk latihan dan 100 pasangan imej untuk ujian. Semasa menyediakan set data, kita perlu mengurangkan imej resolusi rendah kepada 1/4 sebelum menyimpannya dengan imej resolusi tinggi asal.
2. Pemilihan model dan latihan
我們將使用一個(gè)基于CNN的模型來(lái)實(shí)現(xiàn)超分辨率圖像重建。該模型包括一個(gè)編碼器和一個(gè)解碼器,其中編碼器包括多個(gè)卷積層和池化層,用于將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為特征向量。解碼器包括多個(gè)反卷積層和上采樣層,用于將特征向量轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。
以下是模型的實(shí)現(xiàn)代碼:
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, UpSampling2D from tensorflow.keras.models import Model def build_model(): # 輸入層 inputs = Input(shape=(None, None, 3)) # 編碼器 x = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(inputs) x = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(x) x = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(x) x = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(x) # 解碼器 x = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(x) x = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(x) x = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(x) x = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(x) x = UpSampling2D()(x) x = Conv2D(3, 3, activation='sigmoid', padding='same')(x) # 構(gòu)建模型 model = Model(inputs=inputs, outputs=x) return model
3.模型的優(yōu)化和調(diào)整
我們將使用均方誤差(MSE)作為損失函數(shù),并使用Adam優(yōu)化器來(lái)訓(xùn)練模型。在訓(xùn)練過(guò)程中,我們將使用EarlyStopping回調(diào)函數(shù)來(lái)避免過(guò)擬合,并將模型保存為h5文件。
以下是模型的優(yōu)化和調(diào)整代碼:
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint from tensorflow.keras.optimizers import Adam # 構(gòu)建模型 model = build_model() # 編譯模型 model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='mse') # 設(shè)置回調(diào)函數(shù) early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5) model_checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True, save_weights_only=True) # 訓(xùn)練模型 model.fit(train_X, train_Y, batch_size=16, epochs=100, validation_split=0.1, callbacks=[early_stopping, model_checkpoint])
4.測(cè)試和評(píng)估
我們將使用測(cè)試集來(lái)測(cè)試模型的性能,并計(jì)算峰值信噪比(PSNR)和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)(SSIM)來(lái)評(píng)估生成的高分辨率圖像的質(zhì)量。
以下是測(cè)試和評(píng)估代碼:
from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, structural_similarity # 加載模型 model.load_weights('model.h5') # 測(cè)試模型 test_Y_pred = model.predict(test_X) # 計(jì)算 PSNR 和 SSIM psnr = peak_signal_noise_ratio(test_Y, test_Y_pred, data_range=1.0) ssim =structural_similarity(test_Y, test_Y_pred, multichannel=True) print('PSNR:', psnr) print('SSIM:', ssim)
需要注意的是,這只是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例,實(shí)際應(yīng)用中可能需要更復(fù)雜的模型和更大的數(shù)據(jù)集來(lái)獲得更好的結(jié)果。
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Pengenalan Persidangan Dengan perkembangan pesat sains dan teknologi, kecerdasan buatan telah menjadi kuasa penting dalam menggalakkan kemajuan sosial. Dalam era ini, kami bertuah untuk menyaksikan dan mengambil bahagian dalam inovasi dan aplikasi Kecerdasan Buatan Teragih (DAI). Kecerdasan buatan yang diedarkan adalah cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, yang telah menarik lebih banyak perhatian dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Agen berdasarkan model bahasa besar (LLM) tiba-tiba muncul Dengan menggabungkan pemahaman bahasa yang kuat dan keupayaan penjanaan model besar, mereka telah menunjukkan potensi besar dalam interaksi bahasa semula jadi, penaakulan pengetahuan, perancangan tugas, dsb. AIAgent mengambil alih model bahasa besar dan telah menjadi topik hangat dalam kalangan AI semasa. Au
