TensorFlowはじめました2 機械学習で超解像─Super Resolutionインプレスr&d, 2017/06/02 本書はGoogleが公開している機械学習ライブラリ「 【目次】 TensorFlowの基礎 TensorFlowとは データフローグラフ Tensor(テンソル) 変数とプレースホルダー 演算子のオーバーロード ブロードキャスティング CNNで超解像 超解像とは モデルの定義 学習 画像処理 評価 超解像奮闘記 畳み込み層とパディング 画像の読み込み処理 活性化関数 さまざまなモデル モデル(9-5-5) 画質の指標(PSNR, SSIM) Batch Normalizationの導入 |
多く使われている語句
__extract_blocks(resized_image __future__ import absolute_import __future__ import division __future__ import print_function __loss(sr_images __process(blocks __reconstruct(blocks 1(グレースケール 33 OUTPUT_SIZE absolute_import from __future__ add_op amax array1 batch_size=1 batch_size=FLAGS.batch_size biases_shape biases_shape=[32 biases_shape=[CHANNELS biases_value=0.0 blocks[row][col CHANNELS checkpoint_path checkpoint.model_checkpoint_path compare_psnr const2 conv conv1 conv2 cropped_image def __train(file_list def inference(lr_images division from __future__ extra_ops FLAGS.lr_image_path FLAGS.max_step GeForce global_step ground_truths holder2 image image_path image.height image.width import print_function import initial_value=1.0 initializer=tf.constant_initializer(1.0 input_layer=conv2 input_layer=lr_images input_size is_train License lr_images method=tf.image.ResizeMethod.BICUBIC MODEL.CHANNELS MODEL.INPUT_SIZE MODEL.OUTPUT_SIZE moving_mean moving_variance mul_op pad[INDEX_PADDING_TOP padded_file padding_horizontal padding_vertical padding[INDEX_PADDING_BOTTOM padding[INDEX_PADDING_LEFT padding[INDEX_PADDING_RIGHT padding[INDEX_PADDING_TOP padding='VALID padding=padding params_shape patches_count print_function import tensorflow print(result print(sess.run(mul_op PSNR SSIM BICUBIC range(h_num resized_image result_file result_image return conv3 row in range(v_num scale sess sess.run(tf.global_variables_initializer shape stride stride[INDEX_HORIZONTAL stride[INDEX_VERTICAL Super-Resolution tensorflow as tf tf.add(const1 tf.assign(var1 tf.constant(2 tf.get_variable tf.image.decode_jpeg(value tf.image.resize_images tf.multiply(add_op tf.nn.relu(conv1 tf.nn.relu(conv2 tf.random_crop tf.Session tf.train.string_input_producer(file_list tf.variable_scope('scope1 tf.Variable(0 tf.WholeFileReader train_dir train_op trainable=False update_var1 UTF-8 from __future__ v_num value1 var1 var2 variable_on_cpu weight_stddev=1e-1 weights_shape=[5 条件値 省略 超解像処理をした画像