Super Resolution

Dieser Funktionsblock wird verwendet, um die Qualität von Bildern durch Hochskalierung mit fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken zu verbessern. Er verbessert die Bildauflösung und -qualität und ist ideal für Anwendungen, die hochauflösenden Output erfordern.

📥 Eingänge

Image Any Akzeptiert jedes Eingangsbild, auf das die Superauflösung angewendet wird.

📤 Ausgänge

Image Any Diese Ausgabe liefert die hochskalierten Version des Eingangsbildes nach der Anwendung der Superauflösungstechniken.

🕹️ Steuerungen

SuperResolution Type Ein Dropdown-Menü, das es Benutzern ermöglicht, aus verschiedenen Superauflösungsmodellen auszuwählen. Jedes Modell kann unterschiedliche Leistungsmerkmale und Skalierungsfaktoren aufweisen.

🎨 Funktionen

Multiple Models Available Der Block erlaubt es den Benutzern, aus einer Reihe von Superauflösungsmodellen auszuwählen, die für unterschiedliche Skalierungsfaktoren und Leistungen optimiert sind.

Dynamic Loading of Models Das ausgewählte Modell wird dynamisch beim Auswahlvorgang geladen, um sicherzustellen, dass das am besten geeignete Modell für die Operation verwendet wird.

Error Handling Bietet aussagekräftige Fehlermeldungen zur Handhabung von GPU-Speicherproblemen oder anderen Ausnahmen während der Ausführung des Modells.

📝 Nutzungshinweise

1. Input Image: Verbinden Sie ein Bild, das Sie hochskalieren möchten, mit dem Image Any-Eingang.

2. Select Model: Wählen Sie das gewünschte Superauflösungsmodell aus dem Dropdown SuperResolution Type.

3. Run Evaluation: Führen Sie den Block aus, um die Superauflösung anzuwenden und das verbesserte Bild abzurufen.

📊 Bewertung

Bei der Bewertung verarbeitet dieser Funktionsblock das Eingangsbild über das ausgewählte Superauflösungsmodell, was zu einem verbesserten Bild führt, das durch den vorgesehenen Socket ausgegeben wird.

💡 Tipps und Tricks

Umgang mit großen Bildern

Wenn das Eingangsbild zu groß ist, ziehen Sie in Betracht, den Funktionsblock Image Resizer zu verwenden, um die Größe vor der Anwendung der Superauflösung zu reduzieren. Dies kann helfen, Speicherprobleme während der Verarbeitung zu vermeiden.

Wählen Sie das richtige Modell

Experimentieren Sie mit verschiedenen Modellen, die im Dropdown verfügbar sind. Einige sind für Geschwindigkeit optimiert, während andere die Qualität priorisieren. Wählen Sie basierend auf Ihren Bedürfnissen ein Modell, das am besten zu Ihrer Anwendung passt.

GPU-Speicherverwaltung

Wenn Sie auf Speicherfehler stoßen, versuchen Sie, leichtere Modelle wie FASTEST oder FAST-Versionen zu verwenden, da sie im Vergleich zu Modellen höherer Klassen weniger GPU-Speicher benötigen.

🛠️ Fehlersuche

GPU-Speicher voll

Wenn Sie einen Fehler über den GPU-Speicher erhalten, ziehen Sie in Betracht, ein leichteres Modell auszuwählen oder das Eingangsbild zu verkleinern, um den Ressourcenverbrauch zu reduzieren.

Modell wird nicht geladen

Stellen Sie sicher, dass die Modell-Dateien korrekt im angegebenen Verzeichnis SUPER_RESOLUTION_MODEL_PATH platziert sind. Überprüfen Sie, ob alle erforderlichen Modell-Dateien für das ausgewählte Modell vorhanden sind.