« Super-résolution » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
| (2 versions intermédiaires par un autre utilisateur non affichées) | |||
| Ligne 6 : | Ligne 6 : | ||
La super-résolution a des applications dans de nombreux domaines tels que l'imagerie médicale, l’amplification de données ou encore le traitement les images satellitaires. | La super-résolution a des applications dans de nombreux domaines tels que l'imagerie médicale, l’amplification de données ou encore le traitement les images satellitaires. | ||
<hr/> | <hr/> | ||
La super-résolution s'appuie sur l'utilisation de [[réseau antagoniste génératif|réseaux antagonistes génératifs]] | La super-résolution s'appuie sur l'utilisation de [[réseau antagoniste génératif|réseaux antagonistes génératifs]]. Un réseau de neurones générateur produit des images en super-résolution, tandis que qu'un réseau de neurones discriminateur les juge comme réelles ou fausses. | ||
Une implémentation logicielle de référence de la super-résolution est le ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks. | |||
==Français== | ==Français== | ||
| Ligne 37 : | Ligne 38 : | ||
[https://nicolas.brodu.net/fr/recherche/superres/index.html ''Super-résolution d'image multispectrales'' Nicolas Brodu (2017)] | [https://nicolas.brodu.net/fr/recherche/superres/index.html ''Super-résolution d'image multispectrales'' Nicolas Brodu (2017)] | ||
[https://github.com/xinntao/ESRGAN Github- ESRGAN] | |||
[https://arxiv.org/pdf/1809.00219 ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks - 2018] | [https://arxiv.org/pdf/1809.00219 ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks - 2018] | ||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
Dernière version du 27 septembre 2024 à 09:16
Définition
En vision artificielle et en traitement d’images, la super-résolution désigne un processus qui consiste à améliorer la résolution, c'est-à-dire le niveau de détail, d'une image.
Compléments
La super-résolution a des applications dans de nombreux domaines tels que l'imagerie médicale, l’amplification de données ou encore le traitement les images satellitaires.
La super-résolution s'appuie sur l'utilisation de réseaux antagonistes génératifs. Un réseau de neurones générateur produit des images en super-résolution, tandis que qu'un réseau de neurones discriminateur les juge comme réelles ou fausses.
Une implémentation logicielle de référence de la super-résolution est le ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks.
Français
super-résolution
super-résolution d'image
super-résolution par réseau antagoniste génératif
super-résolution par RAG
super-résolution d'images multispectrales
Anglais
super-resolution
super-resolution imaging
super-resolution generative adversarial network
super-resolution GAN
SR-GAN
Sources
Super-résolution d'image multispectrales Nicolas Brodu (2017)
ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks - 2018
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
