热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

老电影和图片变清晰的秘密!分辨率提升400%的AI算法

老电影和图片变清晰的秘密!分辨率提升400%的AI算法-如上图,从100x133pix→400x532pix,除了肉眼可见的清晰,拥有可以将分辨率提升400%的技术到底意味着什么

如上图, 从 100x133pix→400x532pix,除了肉眼可见的清晰,拥有可以将分辨率提升400%的技术到底意味着什么?

它意味着:

  • 老照片、老电影、动漫等画质可快速提升,分辨率自由调节
  • 产业算法效果可以随着数据质量的提升大幅提高
  • 在网络信号较差时,也能快速查看高清视频或图片
  • 影像传输带宽与存储空间大幅压缩,传输成本也将大大减少

▲ 图片引用自公开数据集[1][2][3]

让世界变得更清晰的不是魔法,而是一项被称为超分辨率提升的技术(简称「超分」),能够将低分辨率的图像、视频,通过特征提取、特征融合、图像重建与上采样(Pix-Shuffle),恢复并补足丢失的信息,最终重建成高分辨率的图像、视频。

超分的实现路径有很多种,而峰值信噪比 PSNR32.53、结构相似度 SSIM0.9083 的视频超分算法 PP-MSVSR,以其卓越的性能达到业界 SOTA!

话不多说, 直接看 PP-MSVSR 在视频超分权威数据集上与其他算法性能(峰值性噪比、结构相似度)的对比图表:

如图所示,PP-MSVSR 提供了 1.45M 和 7.4M 两种参数量大小的模型,峰值信噪比与结构相似度均高于其他开源算法,同时还保持了参数量较小。也就是说,PP-MSVSR 在对分辨率提升效果达到最细腻的情况下,还保持体积小的优势,是真正意义上的高性能、低成本,并且 PP-MSVSR 还不限制输入视频的分辨率,支持分辨率一次提升400%,将超分自定义做到了极致,给大家无限想象空间。

PP-MSVSR 的源码与教程也已经开源至 PaddleGAN 项目,除了视频超分,PaddleGAN 中也提供业界领先的单张图片超分系列算法。

心动不如行动,赶紧 Star⭐收藏上手试试吧~

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md

下面,让我们详细来看看 PP-MSVSR 超分算法到底是如何解决实际问题的吧!

 1、将老电影从模糊变清晰,实现影像修复 

在文娱领域,如社交、新闻媒体、电商等行业,常常涉及到对于视频的增强与编辑,PP-MSVSR 的表现着实可圈可点。

 2、通过提升训练数据的清晰度,提升算法精度 

无论是目标检测、图像识别,还是图像分类、语义分割等 CV 相关任务,训练数据质量的好坏对于最终任务效果影响都极大。因此,开发者可尝试通过 PP-MSVSR 将任意分辨率下的视频数据提升至理想分辨率,实现下游的检测、识别、分割等任务的准确率有效提升。

\
▲ 图片引用自公开数据集[4][5]

 3、降低视频网络传输成本 在终端使用算法对分辨率进行恢复提升 

在这个对清晰度有着极致追求的时代,视频的存储与传输成本越来越高,比如,传输 4K 信号,一天的传输成本至少大几千元,要想给成本来个「大降低」,就必须从存储与传输下手。

在视频超分的助力下,视频云端存储空间可大幅降低,进一步降低视频 CDN 传输带宽,同时提高视频传输速度,也就意味着,在存储的空间、传输的成本大大下降的同时,视频传输的速度也得到显著提升!

PP-MSVSR 这么有用,他的使用复杂嘛?答案是:完全不!仅一行命令即可实现分辨率的提升!

▲ 图片引用自公开数据集[1]

除了 PP-MSVSR 详细、完整的实现代码、预训练模型及文档教程外,飞桨生成对抗网络开发套件 PaddleGAN 还提供了图像生成、唇形合成、人脸融合等丰富的前沿 GAN 相关能力与应用,还在等什么,赶紧 Star⭐上手试试吧!

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md

 百度AI开发者社区百度AI开发者社区 ,为全国各地开发者提供一个交流、分享、答疑解惑的平台,让开发者在研发路上不再“孤军奋战”,通过不断地交流与探讨找出更好的技术解决方案。如果你想尝试各种人工智能技术、开拓应用场景,赶快加入百度AI社区,你对 AI 的所有畅想,在这里都可以实现!

​【投稿赢大奖】——奇思妙想+AI技术=?\
?奇思妙想与AI技术碰撞会产生什么样的火花?\
?独特、新颖的思路会与AI技术会产生什么样的化学反应?\
?参与活动有机会赢大奖,更有机会成为AI开发者联盟成员!\
一起来解锁开发者联盟更多福利吧\
大奖在这里??????\
参加活动电竞级耳机、京东卡、爱奇艺年卡、百度定制大礼等你来拿!\
立即参与:【投稿赢大奖】 -- 奇思妙想+AI技术=?


推荐阅读
  • “你永远都不知道明天和‘公司的意外’哪个先来。”疫情期间,这是我们最战战兢兢的心情。但是显然,有些人体会不了。这份行业数据,让笔者“柠檬” ... [详细]
  • [译]技术公司十年经验的职场生涯回顾
    本文是一位在技术公司工作十年的职场人士对自己职业生涯的总结回顾。她的职业规划与众不同,令人深思又有趣。其中涉及到的内容有机器学习、创新创业以及引用了女性主义者在TED演讲中的部分讲义。文章表达了对职业生涯的愿望和希望,认为人类有能力不断改善自己。 ... [详细]
  • 解决Cydia数据库错误:could not open file /var/lib/dpkg/status 的方法
    本文介绍了解决iOS系统中Cydia数据库错误的方法。通过使用苹果电脑上的Impactor工具和NewTerm软件,以及ifunbox工具和终端命令,可以解决该问题。具体步骤包括下载所需工具、连接手机到电脑、安装NewTerm、下载ifunbox并注册Dropbox账号、下载并解压lib.zip文件、将lib文件夹拖入Books文件夹中,并将lib文件夹拷贝到/var/目录下。以上方法适用于已经越狱且出现Cydia数据库错误的iPhone手机。 ... [详细]
  • 【观察】中国产业AI化的破局之路:加速算力释放与生态合作共赢
    申耀的科技观察读懂科技,赢取未来!电影《斗士》中,有这么一句台词令人印象深刻:“知道路要怎么走,和走上这条路& ... [详细]
  • 20180717不要人工智能,用SQL就够了BP神经网络与模糊神经网络在空气质量评价中的应用如何用Tensorflow.js部署简单的AI图像识别应用2018 ... [详细]
  • 加工|机床_工业4.0 资产管理壳学习笔记应用场景与架构
    篇首语:本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了工业4.0资产管理壳学习笔记-应用场景与架构相关的知识,希望对你有一定的参考价值。        资产管理壳ÿ ... [详细]
  • GPT-3发布,动动手指就能自动生成代码的神器来了!
    近日,OpenAI发布了最新的NLP模型GPT-3,该模型在GitHub趋势榜上名列前茅。GPT-3使用的数据集容量达到45TB,参数个数高达1750亿,训练好的模型需要700G的硬盘空间来存储。一位开发者根据GPT-3模型上线了一个名为debuid的网站,用户只需用英语描述需求,前端代码就能自动生成。这个神奇的功能让许多程序员感到惊讶。去年,OpenAI在与世界冠军OG战队的表演赛中展示了他们的强化学习模型,在限定条件下以2:0完胜人类冠军。 ... [详细]
  • 本文介绍了H5游戏性能优化和调试技巧,包括从问题表象出发进行优化、排除外部问题导致的卡顿、帧率设定、减少drawcall的方法、UI优化和图集渲染等八个理念。对于游戏程序员来说,解决游戏性能问题是一个关键的任务,本文提供了一些有用的参考价值。摘要长度为183字。 ... [详细]
  • 基于深度学习的遥感应用
    文章目录深度学习的发展过程深度学习在遥感中的应用基于深度学习的遥感样例库建设基于深度学习的遥感影像目标及场景检索基于深度学习的建筑物提取基于深度学习的密集建筑物自动检测基于深度学习 ... [详细]
  • requestLayout()引起的问题网上有大量写的很深入的requestLayout()源码分析的文章。故这里不再写了,只做一个实际情况下遇到的问题的分析。起因:自定义了一个C ... [详细]
  • 开源真香 离线识别率高 Python 人脸识别系统
    本文主要介绍关于python,人工智能,计算机视觉的知识点,对【开源真香离线识别率高Python人脸识别系统】和【】有兴趣的朋友可以看下由【000X000】投稿的技术文章,希望该技术和经验能帮到 ... [详细]
  • 分类与聚类
    一:分类1:定义分类其实是从特定的数据中挖掘模式,做出判断的过程。分类是在一群已经知道类别标号的样本中,训练一种分类器 ... [详细]
  • http:geek.csdn.netnewsdetail127365本系列文章面向深度学习研发者,希望通过ImageCaptionGeneration,一个有意思的具体任务,深入浅出地介 ... [详细]
  • 快过HugeCTR:用OneFlow轻松实现大型推荐系统引擎
    一、简介Wide&DeepLearning(以下简称WDL)是解决点击率预估(CTRPrediction) ... [详细]
  • 图灵测试是什么?为什么AlphaGo那么牛却过不了?
    导读:本文将介绍人工智能的检测手段——图灵测试。作者:杜振东涂铭来源:大数据DT(ID:hzdashuju&# ... [详细]
author-avatar
凰千寻_847
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有