娱乐新闻,没钱买华为P30?这个图画超分辨率项目帮你「拍」出高清相片,gg

微博热点 · 2019-04-04

项目作者:Francesco Cardinale等来历:GitHub,机器之心

华为刚刚发布的 P30「望远镜」手机能在几十米外拍到埃菲尔上的人名,的确令人敬服,但其价格也是令人望而生畏。那么,不买华为手机、高档单反就拍不到充溢细节的高清相片了吗?

相机不行算法凑,具有超级摄影才能的手机也离不开算法的加持。本文介绍的图像超分辨率项目能够帮你补齐相机镜头的短板。

华为 P30 发布会上展现的埃菲尔铁塔高清远距离相片。

今日,一位 云帆民航词典Reddit 网友贴出了自己依据 Keras 的图像超分辨率项目,能够让相片扩展后仍然明晰。先来看一下作用。

金艺彬
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扩展数倍后,相片中的蝴蝶(蛾子?)仍然没有失真,背上的绒毛明晰可见。

作者表明,该项目旨在改进低分辨率图像的质量,使其面目一新。运用该东西能够对图像进行超级放缩,还能很容易地在 RDN 和GAN上进行试验。

该项目包括不同残差密布网络的 Keras 完成,它们可用于高效的单图像超分辨率(ISR)。一起作者还供给了各种文档材料以协助练习模型,包括怎样运用对立丢失组件练习这些网络。

项目示例

这些示例运用的扩展因子(upscaling factor)为 2,即像素数扩展两倍。咱们可在 sample_weights 中检查生成示例图像的权重,它们存储在 git lfs 上。如要下载这些权重,你需求先仿制该 repo,然后运转 git双子母 lfs pull。

左图为原始的低分辨率图像,中心图为该网络的输出成果,右图为运用 GIMP bicubic scaling 得到的基线模型扩展成果。

下面是不同办法作用于噪声图像的作用比照,这些办法分别是:运用 bicubic scaling 的基线模型、运用像素级内容丢失函数练习的 RDN 网络,以及运用VGG19 内容紧缩数据集和丢失函数进行重练习的 RDN 网络。该 repo 包括这些模型的权重。

Bicubic up-scaling(基线模型)的输出成果示例。

运用像素级内容丢失函数练习的 RDN 网络的输出成果示例。

运用 VGG 内容和对立丢失组件练习的 RDN 网络91仁哥的输出成果示例。

超分辨率项目有什么

前面展现的超分辨率作用都是依据该项目完成的不同模型做出来的。超分春色美歌曲一张德兰辨率期望依据已有的图像信息重构出缺失的图像细节,它一般凭借卷积神经网络抽取图像信息,再经过转置卷积将这些信息扩展到期望取得的图像分辨率。

在这个项目中,作者新增了许多模块与特征,例如运用 VGG 与 GAN 完成实在的扩展图像。该项目首要完成的是 RDN 与 RRDN 网络,且一起还供给了预训随身空间之农家乖乖女练权重和 Colab 教程。不论是练习仍是揣度,依据这些材料咱们都可文娱新闻,没钱买华为P30?这个图像超分辨率项目帮你「拍」出高清相片,gg以快速上手。

此外,该项目现在现已能够发布到 PyPI 上了,因而装置也只需键入 pip 指令即可。

总而言之,整个项目完成了三个超分辨率网络,且采用了 Keras 版的 VGG-19 作为特征抽取模块。如下所示为三个超分辨率网络的相关研讨:

假如咱们想要生成上面那样的高清图,该项目还供给了一系列的资源:

超分辨率项目怎样用

你能够挑选两种方法装置图像超分辨率(ISR)包。

从 PyPI 中装置 ISR(引荐):

pipinstall ISR

从 GitHub 源装置 ISR:

git clonehttps富土康质检员张全蛋://github.com/idealo/image-super-resolution

cdimage-super-resolution

python setup.py install

猜测

假如咱们需求扩展低像素图像,简略两步就能凭借 ISR 履行超分辨率。首要加载图像并做必定的预处理:

importnumpy asnpfrom PIL importImage

img = Image.ope小恶魔兰尼特斯n( 4007070102'data/input/test_images/sample_image.jpg')

lr_img = np.array(img)/ 255.

lr_img = np.expand_dims(lr_img, axis= 0)

加载模型并履行猜测:

fromISR.models importRDN

rdn = RDN(arch_params={ 'C': 6, 'D': 20, 'G': 64, 'G0': 64, 'x': 2})

rdn.model.load_weights( 'weights/rdn-C6-D文娱新闻,没钱买华为P30?这个图像超分辨率项目帮你「拍」出高清相片,gg20-G64-G064-x2_enhanced-e219.hdf5')

sr_img = rdn.model.predict(lr_img)[ 0]

sr_img = sr_img.clip( 0, 1)核电池为什么遍及不了 * 255

sr_img = np.uint8(sr_img)

Image.fromarray(sr_img)

练习

假如需求使女儿与爸爸用你的数据集从头练习超分辨率模型,那咱们也只需求改一改参数。如下首要创立模型:

fromISR.models importRRDN

fromISR.models importDiscriminator

fromISR.models importCut_VGG19

lr_train_patch_size = 40

layers_to_extract = [ 5, 9]

scale = 2

hr_train_patch_size = lr_train_patch_size * scale

rrdn = RRDN(arch_params={ 'C': 4, 'D': 3, 'G': 64, 'G0': 64, 'T': 10, 'x':scale}, patch_size=lr_train_patch_size)

f_ext = Cut_VGG19(patch_size=hr_trai文娱新闻,没钱买华为P30?这个图像超分辨率项目帮你「拍」出高清相片,ggn_patch_size, layers_to_extract=layers_to_extract)

discr = Discriminator(patch_size逼水=hr_train_patch_size, kernel_s文娱新闻,没钱买华为P30?这个图像超分辨率项目帮你「拍」出高清相片,ggize=天山气候 3)

创立 Trainer 目标,并将练习的各种装备传递到该目标中:

fromISR.train importTrainer

loss_weights = {

'generator': 0.0,

'fe周益伦at_extr': 0.0833,

'discriminator': 0.01,

}

trainer = Trainer(

generator=rrdn,

discriminato文娱新闻,没钱买华为P30?这个图像超分辨率项目帮你「拍」出高清相片,ggr=discr,

feature_extractor=f_ext,

lr_train_dir= 'low_res/training/images',

hr_train_dir= 'high_res/training/images',

lr_valid_dir= 'low_res/validation/images',

hr_valid_dir= 'high_res/validation/images',

loss_weights=loss_weights,

dataname= 'image_dataset',

logs_dir= './logs',

weights丹青渲_dir= './we文娱新闻,没钱买华为P30?这个图像超分辨率项目帮你「拍」出高清相片,ggights',

weigh畴组词ts_generator= None,

weights_discriminator= None,

n_validation= 40,

lr_decay_frequency= 30,

lr_decay_factor= 0.5,

T= 0.01,

)

开端练习:

trainer.train(

epochs= 80,

steps_per_epoch= 500,

batch_size= 16,

)

网络架构与超参数

实际上,假如咱们需求从头练习,那么还需求了解详细的参数都表明什么。这一部分介绍了各超分辨率网络的架构与对应超参数。

RDN 网络架构

RDN 网络架构的首要参数如下:

图源:https:/山东琴书刘世福专辑/arxiv.org/abs/1802.08797

RRDN 网络架构

RRDN 架构的首要参数如下:

图源:https://arxiv.org/abs/1809.00219

同方 华为 手机
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