В этой статье Вы узнаете как теоретические аспекты апскейла сочетаются с практической реализацией, уделяя особое внимание оптимизации алгоритмов на C# для достижения высокой производительности. Рассмотрим сравнительный анализ классических и новых методов, включая нейросетевые подходы, и предложим несколько интересных идей для будущих исследователей. Надеюсь, эта статья станет ценным ресурсом, если вас интересует обработка изображений и повышение эффективности программного кода. Апскейл на пределе: вперёд!
Механизм экспорта растровых изображений с масштабированием в Figma полезен для разработчиков Android и iOS. Это связано с разной плотностью пикселей на экранах мобильных устройств. Для максимального использования возможностей устройств рекомендуется экспортировать изображения под конкретную плотность пикселей.Android-разработчики при экспорте из Figma используют масштабирование x1, x1.5, x2, x3 и x4. iOS-разработчики предпочитают x1, x2 и x3. Читать далее
Как красиво в фильмах увеличивают изображения с дешёвой видеокамеры, да так, что чётко видно лицо в отражении зрачка человека, находящегося за километр. Я тоже так хочу. А что мы имеем по факту? На какой максимальный результат можно рассчитывать хотя бы теоретически? А оказывается можно сделать чуть лучше, чем размазню... Увеличим апскейл до максимума!
В данной статье я хотел бы рассмотреть на практике вариант построения простейшей рекомендательной системы основанной на схожести изображений товаров. Этот материал предназначен для тех, кто хотел бы попробовать применить Deep Learning, а именно свёрточные нейронные сети, в простом, интересном и практически применимом проекте, но не знает с чего начать. Читать дальше →