PyTorchで学ぶ！ディープラーニング超解像の基礎

Description

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

• SRCNN

• FSRCNN

• SRResNet

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。

What You Will Learn!

• 超解像の基礎について理解します
• 基本的な画像補間方法(Nearest Neighbor, Bilinear, Bicubic)について理解します
• ディープラーニングを用いた超解像技術を理解します
• 実際にサンプルコードをGoogle Colab上で動作させ、超解像画像の生成を体験します

Who Should Attend!

• 機械学習に興味を持っている方
• 画像処理に興味のある方
• 超解像に興味のある方
• PyTorchで次に何を学ぼうか悩んでいる方

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