Файл:Image Super-Resolution with Fast Approximate Convolutional Sparse Coding 281.pdf

Материал из Материалы по машинному обучению
Перейти к: навигация, поиск
Image_Super-Resolution_with_Fast_Approximate_Convolutional_Sparse_Coding_281.pdf(0 × 0 пикселей, размер файла: 485 КБ, MIME-тип: application/pdf)

Christian Osendorfer⇤, Hubert Soyer⇤, and Patrick van der Smagt Technische Universita¨t Mu¨nchen, Fakulta¨t fu¨r Informatik, Lehrstuhl fu¨r Robotik und Echtzeitsysteme, Boltzmannstraße 3, 85748 Mu¨nchen

Abstract

We present a computationally ecient architecture for image super-resolution that achieves state-of-the-art results on images with large spatial extend. Apart from utilizing Convolutional Neural Networks, our approach leverages recent advances in fast approximate inference for sparse coding. We empirically show that upsampling methods work much better on latent representations than in the original spatial domain. Our experiments indicate that the proposed architecture can serve as a basis for additional future improvements in image superresolution.

Keywords Image Processing, Sparse Coding, Convolutional Neural Networks

История файла

Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.

Дата/времяРазмерыУчастникПримечание
текущий18:33, 23 декабря 20160 × 0 (485 КБ)Slikos (обсуждение | вклад)
  • Вы не можете перезаписать этот файл.

Следующая 1 страница ссылается на данный файл: