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案例介绍
2022-04 ~ 至今 基于深度学习方法的图像修复 算法设计
• 在过去的时间里，修复图像主要靠的是人工或者一些传统的机器学习方法来修复的，这些修复方式，要么速度慢，要么效果不好。
而基于深度学习的修复算法去除这两种修复方式的缺点，
• 在本次项目里，我完成了从算法设计到开发的整个过程，前期工作是定位噪音，由电信公司提供给我们的大量图片为依据，我们设
计部署了yolov5模型为我们进行噪音的检测，效果可以达到预期的结果，随后我们又利用一些简单的滤波算法，对图像进行清
晰，最后接上一个简单的encoder-decoder模型完成了图像的修复，速度最高可达500fps。
• 应电信公司要求，本次项目不进行开源
• 在过去的时间里，修复图像主要靠的是人工或者一些传统的机器学习方法来修复的，这些修复方式，要么速度慢，要么效果不好。
而基于深度学习的修复算法去除这两种修复方式的缺点，
• 在本次项目里，我完成了从算法设计到开发的整个过程，前期工作是定位噪音，由电信公司提供给我们的大量图片为依据，我们设
计部署了yolov5模型为我们进行噪音的检测，效果可以达到预期的结果，随后我们又利用一些简单的滤波算法，对图像进行清
晰，最后接上一个简单的encoder-decoder模型完成了图像的修复，速度最高可达500fps。
• 应电信公司要求，本次项目不进行开源
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2022-04 ~ 至今 基于深度学习方法的图像修复 算法设计
• 在过去的时间里，修复图像主要靠的是人工或者一些传统的机器学习方法来修复的，这些修复方式，要么速度慢，要么效果不好。
而基于深度学习的修复算法去除这两种修复方式的缺点，
• 在本次项目里，我完成了从算法设计到开发的整个过程，前期工作是定位噪音，由电信公司提供给我们的大量图片为依据，我们设
计部署了yolov5模型为我们进行噪音的检测，效果可以达到预期的结果，随后我们又利用一些简单的滤波算法，对图像进行清
晰，最后接上一个简单的encoder-decoder模型完成了图像的修复，速度最高可达500fps。
• 应电信公司要求，本次项目不进行开源
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