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ユースケースと概要説明

単一画像の超解像度に対するアテンション・ベースのアプローチですが、チャネル数が減り、ネットワーク・アーキテクチャーが変更されます。入力画像の解像度を 4 倍に高めます。

例

低解像度:

バイキュービック補間:

超解像:

仕様

メトリック

値

PSNR

29.29 dB

GFlops

11.654

MParams

0.030

ソース・フレームワーク

PyTorch*

テスト・データセットのバイキュービック・アップ・サンプリングの PSNR は 26.79 dB です。

入力

  1. 画像、名前: 0、形状: 1, 3, 270, 480、形式: B, C, H, W。

    説明:

    • B - バッチサイズ

    • C - チャネル数

    • H - 画像の髙さ

    • W - 画像の幅

  2. 入力画像のバイキュービック補間、名前: 1、形状: 1, 3, 1080, 1920、形式: B, C, H, W。

    説明:

    • B - バッチサイズ

    • C - チャネル数

    • H - 画像の髙さ

    • W - 画像の幅

予想される色の順序は BGR です。

出力

最終出力は、超解像度後のイメージを含む形状 1, 3, 1080, 1920 のブロブです。

デモの使い方

Open Model Zoo が提供する次のデモでこのモデルを使用して、その機能を確認できます。