RCAN モデルは超解像ネットワークです。低解像度の画像から、対応する高解像度の画像を再構築します。元の画像に対して、長さと幅を 2 倍に拡大します。このモデルは、監視装置、衛星画像、医療画像などの分野への応用によって大きな価値が得られます。次の画像は、RCAN の結果を示しています。拡大しても鮮明な画像が維持されています。
図 1. 製品認識の例
次の表に、Vitis AI ライブラリでサポートされる RCAN 超解像モデルを示します。
番号 | モデル名 | フレームワーク |
---|---|---|
1 | rcan_pruned_tf | TensorFlow |
2 | ofa-rcan_pt | PyTorch |
3 | drunet_pt | |
4 | SESR_S_pt | |
5 | ofa_rcan_latency_pt |