こんにちは。システム課・前川です。 前回、機械学習の技術を使用して画像を拡大してみましたが、いかがだったでしょうか?確かに画像の拡大はできましたが、ノイズが目立...
こんにちは。システム課・前川です。
前回、機械学習の技術を使用して画像を拡大してみましたが、いかがだったでしょうか?確かに画像の拡大はできましたが、ノイズが目立つ画像になってしまいました。
そこで、改めて別の方法で拡大をしてみることにしました。
前回の拡大方法は、処理負荷が比較的軽い「LinearRegression=線形回帰」というアルゴリズムでしたが、今回はもっと処理負荷が重い「ランダムフォレスト回帰」でチャレンジしました。
学習用データは前回と同じ、ランチの写真!ですが、搭載メモリが足りなくなってしまったので、今回は画像3枚で学習しました。
その結果は・・・、前回よりノイズの少ない画像が作成できました。
前回、機械学習の技術を使用して画像を拡大してみましたが、いかがだったでしょうか?確かに画像の拡大はできましたが、ノイズが目立つ画像になってしまいました。
そこで、改めて別の方法で拡大をしてみることにしました。
前回の拡大方法は、処理負荷が比較的軽い「LinearRegression=線形回帰」というアルゴリズムでしたが、今回はもっと処理負荷が重い「ランダムフォレスト回帰」でチャレンジしました。
学習用データは前回と同じ、ランチの写真!ですが、搭載メモリが足りなくなってしまったので、今回は画像3枚で学習しました。
その結果は・・・、前回よりノイズの少ない画像が作成できました。