英语翻译In this paper,we propose a flexible method that,in princi

英语翻译
In this paper,we propose a flexible method that,
in principle,can be used for super-resolution problems
with arbitrary magnification factors up to some fun-
damental limits.More importantly,we propose a new,
more general way of using the training examples,so
that multiple training examples can contribute simulta-
neously to the generation of each image patch in the
high-resolution image.This property is very important
as generalization over the training examples is possible
and hence fewer training examples are required.
The rest of this paper is organized as follows.In
Section 2,we formulate the super-resolution problem
more precisely and introduce our method based on ideas
from manifold learning.Some details of the experimen-
tal setup are discussed in Section 3,including feature
representation,training set,and model parameters.Ex-
perimental results are then presented in Section 4.Fi-
nally,Section 5 gives some concluding remarks.
吾dd狼 1年前 已收到3个回答 举报

Spring_greens 花朵

共回答了24个问题采纳率:95.8% 举报

 在本文中,我们提出一种灵活的方法,
  原则上,可以用于超分辨率问题
  一些有趣的,具有任意放大因素
  damental限制.我们提出一个新的,更重要的是,
  更普遍的使用方式训练的例子,
所以
  可以贡献simulta——多个训练示例
  neously中的每个图像块的生成
  高分辨率图像.这个属性是非常重要的
  概括了培训的例子是可能的
  少,因此培训的例子是必需的.
 本文的其余部分组织如下.在
  第二节,我们制定了超分辨率问题
  更精确地介绍我们的方法基于的想法
  从多方面学习.试验获得的一些细节
  在第三节tal设置进行了讨论,包括功能
  表示,训练集、模型参数.前
  试验结果在第四节了.Fi -
  纳利,第五部分给出了一些结论

1年前

4

幽幽淡香 幼苗

共回答了4个问题 举报

这篇论文摘要给我50分,我帮你翻。

1年前

1

lhliang110 幼苗

共回答了97个问题 举报

本论文提出了一个灵活的,适用于超解析计算的任意放大系数的方法。

1年前

0
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