在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。`albumentations`是一个强大的Python库，用于图像增强，支持多种图像变换操作，并且可以与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）无缝集成。
一、引言 在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。albumentations是一个强大的Python库，用于图像增强，支持多种图像变换操作，并且可以与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）无缝集成。 二、albumentation...
深度学习助力版面分析技术,图像“还原”有方
1. 前言背景 近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。 一系列的技术突破成功的提高...
深度学习的图像超分技术综述-输入单张图像(SISR)和输入多张图像的基于参考的图像(RefSR)
前言 输入为单张图像和多张图像： SISR方法输入一张低分辨率图像，利用深度神经网络学习LR-HR图像对之间的映射关系，最终将 LR图像重建为一张高分辨率图像。 RefSR方法借助引入的参考图像，将相似度最高的参考图像中的信息转移到低分辨率图像中并进行两者的信息融合，从而重建出纹理细节更清晰的高分辨率图像。 ...
利用深度学习技术实现图像风格迁移
1. 引言 图像风格迁移是指将一幅图像的风格转移到另一幅图像上，同时保持原始图像的内容不变。传统的图像处理技术往往难以实现高质量的图像风格迁移，而深度学习技术的发展为此提供了新的解决方案。本文将介绍如何利用深度学习技术中的卷积神经网络，结合风格迁移算法，实现图像风格的转换。 2. 深度学习与图像风格迁移 深度学习技术中的卷积神经网络...
利用深度学习技术实现自动图像风格转换
在当今数字化时代，图像处理技术已经成为许多领域的重要应用之一。其中，图像风格转换作为一种具有艺术性和实用性的技术，受到了广泛关注。利用深度学习技术实现自动图像风格转换已成为研究热点之一。 深度学习中的神经网络结构为图像风格转换提供了强大的工具。通过卷积神经网络等结构，可以有效提取图像的特征信息，捕获图像的内容和风格。而生成对抗...
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