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Super Resolution

keras-ioによって開発
このモデルはKerasチュートリアルに基づいて訓練され、低解像度の画像を高解像度の画像に向上させることができます。
ダウンロード数 21
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

これは残差ブロックと効率的なサブピクセルネットワークを組み合わせた画像超解像モデルで、100x100サイズの入力画像を300x300サイズの高解像度画像に変換することができます。

モデル特徴

効率的なサブピクセルネットワーク
効率的なサブピクセルネットワークを使用して画像超解像を実現し、画像品質を向上させます。
残差ブロック構造
残差ブロック構造を組み合わせて、モデルの訓練効果と画像復元能力を強化します。
固定サイズ処理
100x100サイズの入力をサポートし、300x300サイズの高解像度画像を出力します。

モデル能力

画像超解像
低解像度画像強化

使用事例

画像処理
低解像度画像強化
低解像度の画像を高解像度の画像に変換し、画像品質を向上させます。
300x300サイズの高解像度画像を出力します。
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