单图像超分辨率的二阶注意力网络（CVPR-2019） CVPR-2019上发布了“ ”。该代码基于构建并在Ubuntu 16.04（Pytorch 0.4.0）上进行了测试 主要内容 1.简介 摘要：近年来，深度卷积神经网络（CNN）在单图像超分辨率（SISR）中得到了广泛的探索，并获得了卓越的性能。但是，大多数现有的基于CNN的SISR方法主要集中在更广泛或更深的体系结构设计上，而忽略了探索中间层的特征相关性，从而阻碍了CNN的表示能力。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种二级注意网

神经增强 示例1 —旧站：以24位高清，CC-BY-SA siv-athens。 如果可以使用CSI实验室的技术提高照片的分辨率，该怎么办？ 由于深度学习和#NeuralEnhance ，现在可以训练神经网络以2倍甚至4倍放大图像。 通过增加神经元数量或使用类似于低分辨率图像的数据集进行训练，您将获得更好的结果。 抓住？ 神经网络根据来自示例图像的训练使细节产生幻觉。 它无法像高清图像那样完全重建您的照片。 这只有在好莱坞才有可能-但是将深度学习用作“ Creative AI”就可以了