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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/pytorch-sr/
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**课程名称:** PyTorchで学ぶ！ディープラーニング超解像の基礎 (使用PyTorch学习！深度学习超分辨率基础) **课程概述:** 本课程面向已掌握深度学习基础知识的学习者，旨在深入讲解超分辨率 (Super Resolution, SR) 的理论知识，并教授如何使用PyTorch进行实现。超分辨率技术可以将经过降质(如轮廓模糊、噪声干扰)的低分辨率图像转换成高分辨率图像(如轮廓清晰、无噪声)。 在本课程中，我们将重点介绍深度学习超分辨率技术中的基础方法，包括： * **SRCNN** (Super-Resolution Convolutional Neural Network) * **FSRCNN** (Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network) * **SRResNet** (Super-Resolution Residual Network) 通过使用Python和PyTorch进行实际编程实现，学习者将能够亲身体验生成超分辨率图像的过程。 **课程特点:** * **环境搭建简便:** 课程将使用Google Colaboratory作为Python运行环境，用户只需准备一个网络浏览器即可开始学习，无需进行任何复杂的环境配置。 **目标受众:** * 已具备深度学习基础知识的学习者。 * 对超分辨率技术感兴趣的学习者。 * 希望学习如何使用PyTorch实现深度学习模型的研究者和开发人员。
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SRCNNFSRCNNSRResNet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。
