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来自专栏机器之心
华为麒麟的AI性能是高通的3.5倍？这是所有手机运行神经网络的能力
任务 4：图像去模糊神经网络：SRCNN 9-5-5 | CPU, NPU, DSP 图像分辨率：300 x 300 px Set-5 得分 (x3)：32.75 dB 还记得用手机拍出的模糊照片吗？任务 9：内存极限神经网络：SRCNN 9-5-5 | CPU, NPU, DSP 图像分辨率：4 MP # 参数：69.162 在任务 4 中我们已经认识了 SRCNN，它是最轻便、简单的神经网络之一
1.3K00发布于 2018-07-30
来自专栏全栈程序员必看
超分辨率重建开山之作——SRCNN
特别的，我们固定第一层和第三层的滤波器尺寸不变，放大第二层的滤波器尺寸为3（9-3-5）和5（9-5-5）。收敛曲线如图7显示了使用更大的滤波器尺寸显著的提升了表现，特别的，后向传播量为8-108时，9-3-5和9-5-5在Set5上平均PSNR值分别为32.66和32.75dB。和他们使用一个不同的模糊核（标准差为0.55的高斯核）一致，使用和DNC一样的模糊核训练具体的9-5-5网络来进行公平的定量比较。Upscaling是3，训练集是91张影像集。为了展现出来，我们训练三种网络用于对比，分别是9-1-5,9-3-5,9-5-5。很显然9-5-5是最快的，并且比起当前最好的A+方法有更好的表现。 9-5-5以运行时间为代价实现了最好的精度。我们的方法的测试时间可以通过很多方法进行加速，比如逼近或者简化训练的网络，以牺牲轻微的表现为代价。
5.1K30编辑于 2022-07-22
来自专栏数据派THU
哪款安卓手机适合跑AI？移动端芯片性能评测论文出炉
任务 4：图像去模糊神经网络：SRCNN 9-5-5 | CPU, NPU, DSP 图像分辨率：300 x 300 px Set-5 得分 (x3)：32.75 dB 还记得用手机拍出的模糊照片吗？任务 9：内存极限神经网络：SRCNN 9-5-5 | CPU, NPU, DSP 图像分辨率：4 MP 参数：69.162 在任务 4 中我们已经认识了 SRCNN，它是最轻便、简单的神经网络之一，
1K30发布于 2018-12-05
来自专栏机器之心
哪款安卓手机适合跑AI？移动端芯片性能评测论文出炉
任务 4：图像去模糊神经网络：SRCNN 9-5-5 | CPU, NPU, DSP 图像分辨率：300 x 300 px Set-5 得分 (x3)：32.75 dB 还记得用手机拍出的模糊照片吗？任务 9：内存极限神经网络：SRCNN 9-5-5 | CPU, NPU, DSP 图像分辨率：4 MP 参数：69.162 在任务 4 中我们已经认识了 SRCNN，它是最轻便、简单的神经网络之一，
1.9K40发布于 2018-10-22

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