nguyenthanhle.giang
New member
#BCCD #image Kỹ thuật tái sinh #CLVT #uteramoma ## Kỹ thuật tái tạo hình ảnh trong CLVT cho BCCD
Kỹ thuật tái tạo hình ảnh là một loại phương pháp nhằm xây dựng lại hình ảnh từ phiên bản bị hỏng hoặc không đầy đủ.Chúng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như hình ảnh y tế, tầm nhìn máy tính và học máy.Trong bối cảnh CLVT (học tính toán với các bộ dữ liệu quy mô rất lớn), các kỹ thuật tái tạo hình ảnh đặc biệt quan trọng để xử lý vấn đề khan hiếm dữ liệu.
Một trong những kỹ thuật tái tạo hình ảnh phổ biến nhất được gọi là inpainting.Việc lấp đầy các vùng bị thiếu hoặc bị hỏng của hình ảnh bằng cách sử dụng thông tin từ các pixel xung quanh.Điều này có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như sử dụng phương pháp tiếp cận lân cận gần nhất, phương pháp dựa trên bản vá hoặc cách tiếp cận học tập sâu.
Một kỹ thuật tái sinh hình ảnh khác được gọi là siêu phân giải.Siêu phân giải làm tăng độ phân giải của hình ảnh bằng cách sử dụng thông tin từ nhiều hình ảnh độ phân giải thấp.Điều này có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như sử dụng phương pháp nội suy bicubic, phương pháp dựa trên sóng con hoặc phương pháp học sâu.
Kỹ thuật tái tạo hình ảnh là một công cụ mạnh mẽ để xử lý vấn đề khan hiếm dữ liệu trong CLVT.Chúng có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của một loạt các tác vụ học máy, chẳng hạn như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa.
##Người giới thiệu
* [Hình ảnh Inpainting với các mạng thần kinh tích chập sâu] (https://arxiv.org/abs/1708.04552)
* [Siêu phân giải với mạng thần kinh tích chập sâu] (https://arxiv.org/abs/1509.09145)
* [Học tập tính toán với bộ dữ liệu rất lớn] (https://arxiv.org/abs/1605.07146)
=======================================
#BCCD #image regeneration techniques #CLVT #uteramoma ##Image regeneration techniques in CLVT for BCCD
Image regeneration techniques are a class of methods that aim to reconstruct an image from a corrupted or incomplete version. They are used in a variety of applications, such as medical imaging, computer vision, and machine learning. In the context of CLVT (Computational Learning with Very-Large-Scale Datasets), image regeneration techniques are particularly important for dealing with the problem of data scarcity.
One of the most common image regeneration techniques is called inpainting. Inpainting fills in missing or corrupted regions of an image by using information from the surrounding pixels. This can be done in a variety of ways, such as using a nearest-neighbor approach, a patch-based approach, or a deep learning approach.
Another image regeneration technique is called super-resolution. Super-resolution increases the resolution of an image by using information from multiple low-resolution images. This can be done in a variety of ways, such as using a bicubic interpolation approach, a wavelet-based approach, or a deep learning approach.
Image regeneration techniques are a powerful tool for dealing with the problem of data scarcity in CLVT. They can be used to improve the performance of a variety of machine learning tasks, such as image classification, object detection, and semantic segmentation.
##References
* [Image Inpainting with Deep Convolutional Neural Networks](https://arxiv.org/abs/1708.04552)
* [Super-Resolution with Deep Convolutional Neural Networks](https://arxiv.org/abs/1509.09145)
* [Computational Learning with Very-Large-Scale Datasets](https://arxiv.org/abs/1605.07146)
Kỹ thuật tái tạo hình ảnh là một loại phương pháp nhằm xây dựng lại hình ảnh từ phiên bản bị hỏng hoặc không đầy đủ.Chúng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như hình ảnh y tế, tầm nhìn máy tính và học máy.Trong bối cảnh CLVT (học tính toán với các bộ dữ liệu quy mô rất lớn), các kỹ thuật tái tạo hình ảnh đặc biệt quan trọng để xử lý vấn đề khan hiếm dữ liệu.
Một trong những kỹ thuật tái tạo hình ảnh phổ biến nhất được gọi là inpainting.Việc lấp đầy các vùng bị thiếu hoặc bị hỏng của hình ảnh bằng cách sử dụng thông tin từ các pixel xung quanh.Điều này có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như sử dụng phương pháp tiếp cận lân cận gần nhất, phương pháp dựa trên bản vá hoặc cách tiếp cận học tập sâu.
Một kỹ thuật tái sinh hình ảnh khác được gọi là siêu phân giải.Siêu phân giải làm tăng độ phân giải của hình ảnh bằng cách sử dụng thông tin từ nhiều hình ảnh độ phân giải thấp.Điều này có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như sử dụng phương pháp nội suy bicubic, phương pháp dựa trên sóng con hoặc phương pháp học sâu.
Kỹ thuật tái tạo hình ảnh là một công cụ mạnh mẽ để xử lý vấn đề khan hiếm dữ liệu trong CLVT.Chúng có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của một loạt các tác vụ học máy, chẳng hạn như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa.
##Người giới thiệu
* [Hình ảnh Inpainting với các mạng thần kinh tích chập sâu] (https://arxiv.org/abs/1708.04552)
* [Siêu phân giải với mạng thần kinh tích chập sâu] (https://arxiv.org/abs/1509.09145)
* [Học tập tính toán với bộ dữ liệu rất lớn] (https://arxiv.org/abs/1605.07146)
=======================================
#BCCD #image regeneration techniques #CLVT #uteramoma ##Image regeneration techniques in CLVT for BCCD
Image regeneration techniques are a class of methods that aim to reconstruct an image from a corrupted or incomplete version. They are used in a variety of applications, such as medical imaging, computer vision, and machine learning. In the context of CLVT (Computational Learning with Very-Large-Scale Datasets), image regeneration techniques are particularly important for dealing with the problem of data scarcity.
One of the most common image regeneration techniques is called inpainting. Inpainting fills in missing or corrupted regions of an image by using information from the surrounding pixels. This can be done in a variety of ways, such as using a nearest-neighbor approach, a patch-based approach, or a deep learning approach.
Another image regeneration technique is called super-resolution. Super-resolution increases the resolution of an image by using information from multiple low-resolution images. This can be done in a variety of ways, such as using a bicubic interpolation approach, a wavelet-based approach, or a deep learning approach.
Image regeneration techniques are a powerful tool for dealing with the problem of data scarcity in CLVT. They can be used to improve the performance of a variety of machine learning tasks, such as image classification, object detection, and semantic segmentation.
##References
* [Image Inpainting with Deep Convolutional Neural Networks](https://arxiv.org/abs/1708.04552)
* [Super-Resolution with Deep Convolutional Neural Networks](https://arxiv.org/abs/1509.09145)
* [Computational Learning with Very-Large-Scale Datasets](https://arxiv.org/abs/1605.07146)
