PyTorchで学ぶ！ディープラーニング超解像の基礎
ディープラーニングを用いた超解像技術について学びます。超解像モデルの理論を学んだ後、Python, PyTorchによる実装を行い超解像画像の生成を体験できます。
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What You Will Learn!
- 超解像の基礎について理解します
- 基本的な画像補間方法(Nearest Neighbor, Bilinear, Bicubic)について理解します
- ディープラーニングを用いた超解像技術を理解します
- 実際にサンプルコードをGoogle Colab上で動作させ、超解像画像の生成を体験します
Description
本コース「PyTorchで学ぶ！ディープラーニング超解像の基礎」では、
深層学習の基礎を習得している方を対象に超解像, Super Resolution(SR)の理論とPyTorchによる実装を学んでいきます。超解像とは、劣化している(輪郭のぼけ、ノイズの混入等)低解像度画像を高解像度画像(輪郭がくっきりしていてノイズがない)に変換する技術です。
本講座では、ディープラーニングを用いた超解像技術において基礎的である以下の
SRCNN
FSRCNN
SRResNet
という手法について解説し、Python, PyTorchによる実装を通じて超解像画像の生成を体験します。
プログラムソースコードはGoogle ColaboratolyというPython実行環境を用いるため、インターネットブラウザを用意するだけで受講することができます。煩わしい環境構築は一切不要です。
Who Should Attend!
- 機械学習に興味を持っている方
- 画像処理に興味のある方
- 超解像に興味のある方
- PyTorchで次に何を学ぼうか悩んでいる方
Tags
- Deep Learning
- Machine Learning
- PyTorch
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