audio upsampler
オーディオアップサンプラー
video upsampler
ビデオアップサンプラー
the upsampler
アップサンプラー
upsampler module
アップサンプラーモジュール
upsampler circuit
アップサンプラー回路
digital upsampler
デジタルアップサンプラー
upsampler algorithm
アップサンプラーアルゴリズム
neural networks use upsamplers to increase the spatial resolution of feature maps.
ニューラルネットワークは、特徴マップの空間解像度を上げるためにアップサンプラーを使用します。
the image processing pipeline includes a convolutional upsampler for upscaling.
画像処理パイプラインには、アップスケーリングのための畳み込みアップサンプラーが含まれています。
our model employs a learned upsampler to reconstruct high-resolution outputs.
私たちのモデルは、高解像度の出力を再構築するために学習済みのアップサンプラーを使用します。
the upsampler block transforms low-resolution features into dense representations.
アップサンプラーブロックは、低解像度の特徴を密な表現に変換します。
transposed convolution is commonly used as an upsampler in deep learning architectures.
転置畳み込みは、深層学習アーキテクチャでアップサンプラーとして一般的に使用されます。
the upsampler layer doubles the spatial dimensions of the input tensor.
アップサンプラーレイヤーは、入力テンソルの空間次元を2倍にします。
training the upsampler requires balancing reconstruction quality and computational efficiency.
アップサンプラーのトレーニングには、再構築品質と計算効率のバランスが必要です。
the sub-pixel upsampler achieves high-resolution output through efficient channel rearrangement.
サブピクセルアップサンプラーは、効率的なチャネルの再配置によって高解像度の出力を実現します。
adaptive upsamplers can learn task-specific upscaling kernels.
適応型アップサンプラーは、タスク固有のアップスケーリングカーネルを学習できます。
the residual upsampler architecture preserves fine details during upscaling.
残差アップサンプラーアーキテクチャは、アップスケーリング中に細かい詳細を保持します。
the depth-to-space upsampler rearranges channel data into spatial dimensions.
深度から空間へのアップサンプラーは、チャネルデータを空間次元に再配置します。
our upsampler implementation reduces artifacts in generated images.
私たちのアップサンプラーの実装により、生成された画像内のアーチファクトが減少します。
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ニューラルネットワークは、特徴マップの空間解像度を上げるためにアップサンプラーを使用します。
the image processing pipeline includes a convolutional upsampler for upscaling.
画像処理パイプラインには、アップスケーリングのための畳み込みアップサンプラーが含まれています。
our model employs a learned upsampler to reconstruct high-resolution outputs.
私たちのモデルは、高解像度の出力を再構築するために学習済みのアップサンプラーを使用します。
the upsampler block transforms low-resolution features into dense representations.
アップサンプラーブロックは、低解像度の特徴を密な表現に変換します。
transposed convolution is commonly used as an upsampler in deep learning architectures.
転置畳み込みは、深層学習アーキテクチャでアップサンプラーとして一般的に使用されます。
the upsampler layer doubles the spatial dimensions of the input tensor.
アップサンプラーレイヤーは、入力テンソルの空間次元を2倍にします。
training the upsampler requires balancing reconstruction quality and computational efficiency.
アップサンプラーのトレーニングには、再構築品質と計算効率のバランスが必要です。
the sub-pixel upsampler achieves high-resolution output through efficient channel rearrangement.
サブピクセルアップサンプラーは、効率的なチャネルの再配置によって高解像度の出力を実現します。
adaptive upsamplers can learn task-specific upscaling kernels.
適応型アップサンプラーは、タスク固有のアップスケーリングカーネルを学習できます。
the residual upsampler architecture preserves fine details during upscaling.
残差アップサンプラーアーキテクチャは、アップスケーリング中に細かい詳細を保持します。
the depth-to-space upsampler rearranges channel data into spatial dimensions.
深度から空間へのアップサンプラーは、チャネルデータを空間次元に再配置します。
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私たちのアップサンプラーの実装により、生成された画像内のアーチファクトが減少します。
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