Multi-frame super-resolution without priors
Önsel bilgisiz çoklu görüntüden süper çözünürlük
- Tez No: 823511
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZUYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Engineering Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ağırlıklı olarak iki tür süper çözünürlük yöntemi vardır: geleneksel yöntemler ve derin öğrenme yöntemleri. Geleneksel yöntemler varsayımlarla kapalı biçimde ifadeler tanımlarken, derin öğrenme yöntemleri veri kümelerinden öğrenilen önsel bilgilere dayanır. Ancak her ikisinin de çok basit olması ve önsel bilgiye güvenin kuvvetli olması gibi dezavantajları vardır. Uzamsal özet kodlamayı kullanarak önsel bilgiler olmadan düşük çözünürlüklü görüntüler kullanarak yüksek çözünürlüklü bir görüntünün nasıl üretileceğine odaklanıyoruz. Koordinat bilgilerini daha yüksek boyutlu uzaya eşlemek için uzamsal özet kodlamayı kullanan ızgara tabanlı bir süper çözünürlüklü model öneriyoruz. Amacımız, uzun eğitim sürelerini ortadan kaldırmak ve tüm gerçek dünya senaryolarını kapsayamayan veri setlerinden elde edilen verilere güvenmemektir. Bu nedenle, önerdiğimiz model, önsel bilgiler olmadan göreve özel süper çözünürlük yapabilir ve yanlış önceliklerin neden olduğu potansiyel halüsinasyon etkilerini ortadan kaldırabilir.
Özet (Çeviri)
There are mainly two types of super-resolution methods: traditional methods and deep learning methods. While traditional methods define closed-form expressions with assumptions, deep learning methods rely on priors learned from data sets. However, both of them have disadvantages such as being too simple and having strong trust in priors. We focus on how to generate a high-resolution image using low-resolution images without priors by utilizing spatial hash encoding. We propose a grid-based super-resolution model using spatial hash encoding to map coordinate information into higher dimensional space. Our aim is to eliminate long training times and not rely on priors from data sets that are not able to cover all real-world scenarios. Therefore, our proposed model is able to do task- specific super-resolution without priors and eliminate potential hallucination effects caused by wrong priors.
Benzer Tezler
- Perceptual video restoration: Task-specific versus pre-trained large generative models
Algisal video restorasyonu: Göreve özel ve önceden eğitilmiş büyük üretici modellerin
NASRIN RAHIMI
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP
- Kanat profili üzerinde oluşan buzun iki boyutta matematiksel modellenmesi ve sayısal çözümü
Two dimensional mathematical modelling and numerical solution of accumulated ice on wing profiles
RAMAZAN DÖKME
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CİHAT BAYTAŞ
- Çoklu otonom insansız hava araçları için paralel programlama tabanlı yol planlaması
Parallel programming based path planning for multi autonomous unmmaned vehicles
ÖMER ÇETİN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ
- Türkiye'de kentleşme-sanayileşme sürecinde kent merkezinin gelişme süreci-örnekleme Eskişehir kent merkezi
Başlık çevirisi yok
ŞULE İNANKUL
- Mapping images of the european integration of Poland: Myths of christian nationalists on the eve of the polish european integration referandum
Polonya'nın avrupa ile entegrasyonu imgelerini haritalandırmak: Polonya'nın avrupa ile entegrasyonu referandumu arifesinde hıristiyan milliyetçilerinin mitleri
SAYGUN GÖKARIKSEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
AntropolojiJagıellonıan Unıversıty (unıwersytet Jagıellońskı W Krakowıe)Kültürel Çalışmalar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IRENA BOROWIK