USRNet端到端深度学习网络实现图片视频的超分辨率与清晰度

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上期文章我们分享了基于OpenCV的超分辨率的代码实现，哪里主要使用到了EDSR、ESPCN、FSRCNN、LapSRN等模型，虽然使用OpenCV能够实现超分辨率，但是图片的清晰图并没有增加，当有一张稍微模糊的图片时，增加分辨率的同时，我们也更希望提高图片的清晰图，如上图的图片，本期文章，我们介绍一下USRNet模型结构

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ViT一种Google开源的大规模CNN图像识别模型

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作为朝这个方向迈出的第一步，我们介绍了（ViT），这是一种视觉模型，该模型尽可能地基于最初为基于文本的任务而设计的Transformer体系结构。ViT将输入图像表示为图像块序列，类似于在将”变形金刚”应用于文本时使用的单词嵌入序列，并直接预测图像的类标签。当在足够的数据上进行训练时，ViT表现出卓越的性能，其性能比同类最新的CNN少四倍。为了促进在这一领域的更多研究，我们将代码和模型都开源了。

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使用opencv实现深度学习的图片与视频的超分辨率

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什么是视频与图片的超分辨率，总结一下便是给一张分辨率比较低的图片，进行超分辨率的处理后，生成比较清晰的高分辨率的图片，上图图片完美解释了超分辨率的过程，由于不同的算法不同，处理的结果也不相同，本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。

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利用机器学习进行人脸468点的3D坐标检测，并生成3D模型

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上期文章，我们分享了，MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案，即使在移动设备上，也可以实时估计468个3D脸部界标（dlib才能检测出68点）。它采用机器学习（ML）来推断3D表面几何形状，只需要单个摄像机输入，而无需专用的深度传感器。该解决方案利用轻量级的模型架构以及整个管线中的GPU加速，可提供对实时体验至关重要的实时性能。本期我们介绍一下代码如何实现

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Face Mesh，采用机器学习，打造人脸3D表面动态轮廓

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MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案，即使在移动设备上，也可以实时估计468个3D脸部界标。它采用机器学习（ML）来推断3D表面几何形状，只需要单个摄像机输入，而无需专用的深度传感器。该解决方案利用轻量级的模型架构以及整个管线中的GPU加速，可提供对实时体验至关重要的实时性能。

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