高性能计算数据处理中包含提高清晰度或者信噪比的算法吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-08 12:57 标签： 边缘检测算子中抗噪性能最好的是

本文首先对多参多学科优化软件Isight的主要功能进行了介绍，包括对Isight中的流程组件、应用组件、优化算法、试验设计方法、近似拟合方法等功能模块的介绍； 

关键词：Isight，多参优化，试验设计，仿真流程，仿真自动化

国内CAE仿真经过近二十年的发展，企业目前已不仅仅关注仿真本身，而是更多的考虑以下的三大领域：

(1) 关注点从一般仿真分析向优化分析的过渡；

(2) CAE仿真分析专业化，规范化和流程化；

(3) CAE仿真分析问题的复杂化，涉及跨领域多学科复合问题。

我们将对上述三点分别进行解说。


与当前单图像超分辨率 (SISR)和视频超分辨率 (VSR)的方法相比，内容感知 DNN 利用神经网络的过拟合特性和训练策略来实现更高的性能。具体来说，首先将一个视频分成几段，然后为每段视频训练一个单独的 DNN。低分辨率视频段和对应的模型通过网络传输给客户端。不同的 backbone 都可以作为每个视频段的模型。与 WebRTC 等商业视频传输技术相比，这种基于 DNN 的视频传输系统取得了更好的性能。

尽管将 DNN 应用于视频传输很有前景，但现有方法仍然存在一些局限性。一个主要的限制是它们需要为每个视频段训练一个 DNN，从而导致一个长视频有大量单独的模型。这为实际的视频传输系统带来了额外的存储和带宽成本。在本文中，研究者首先仔细研究了不同视频段的模型之间的关系。尽管这些模型在不同的视频段上实现了过拟合，但该研究观察到它们的特征图之间存在线性关系，并且可以通过内容感知特征调制（CaFM）模块进行建模。这促使研究者设计了一种方法，使得模型可以共享大部分参数并仅为每个视频段保留私有的 CaFM 层。然而，与单独训练的模型相比，直接微调私有参数无法获得有竞争力的性能。因此，研究者进一步设计了一个巧妙的联合训练框架，该框架同时训练所有视频段的共享参数和私有参数。通过这种方式，与单独训练的多个模型相比，该方法可以获得相对更好的性能。

该研究的主要贡献包括：

  • 提出了一种新颖的内容感知特征调制（CaFM）模块的联合训练框架，用于网络间的视频传输；

  • 对各种超分辨率 backbone、视频时间长度和缩放因子进行了广泛的实验，证明了该方法的优势和通用性；

  • 在相同的带宽压缩下，与商业

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