전체 글 (19) 썸네일형 리스트형 DBPN : Deep Back-Projection Networks For Super-Resolution 먼저 해당 포스팅은 CVPR 2018 논문 Deep Back-Projection Networks For Super-Resolution을 참고하여 작성하였음을 밝힙니다. 1. 논문의 개요 해당 논문이 개재될 당시 순방향(feed-forward) 신경망을 기반으로 한 SR 네트워크는 저해상도 입력 영상으로부터 고해상도 영상으로의 비선형적인 매핑을 학습하였습니다. 하지만 이러한 순방향의 접근법과는 대조적으로 인간의 시각 시스템은 feedback connection을 통하여 관련된 문제를 해결한다고 알려져있습니다. (feedback connection은 결과가 모델에 스스로 feedback을 보내는 연결관계를 의미한다고 합니다.) 이에따라 논문에서는 반복적인 up, down sampling layer들을 이용하.. GPEN : GAN Prior Network for Blind Face Restoration in the Wild. 먼저 해당 포스팅은 CVPR 2021 논문 GAN Prior Network for Blind Face Restoration in the Wild를 참조하여 작성하였음을 밝힙니다. 1. 논문의 개요 매우 낮은 해상도를 가지는 얼굴 이미지에 대한 blind face restoration(BFR)는 해결하기 어려운 문제입니다. 그러한 얼굴 이미지는 복잡한 degradation 문제를 포함하므로 deep neural network(DNN)만을 통하여 학습시키는 것은 만족할 만한 결과를 도출하지 못하였습니다. 만약 GAN을 이용한다면 DNN보다는 더 좋은 결과를 얻어낼 수 있지만, 복원 중 이미지의 일부분에서 과도하게 smoothing이 발생하는 경향이 존재합니다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 학.. ClassSR : A General Framework to Accelerate Super-Resolution Networks by Data Characteristic 먼저 해당 포스팅은 CVPR 2021 논문 ClassSR : A General Framework to Accelerate Super Resolution Networks by Data Characteristic을 참고하여 작성하였음을 밝힙니다. 1. What is Resolution ? 논문 리뷰에 앞서 영상 처리 분야에서 빈번히 사용되는 용어인 해상도에 대해서 간단히 알아보겠습니다. 해상도는 화면에서 가로(width)와 세로(height)를 구성하는 픽셀 수를 의미합니다. 여기서 픽셀이란 영상을 구성하는 가장 작은 단위의 사각형을 의미합니다. 예를 들면 1920 X 1080해상도의 영상은 가로로 1920개, 세로로 1080개의 픽셀로 표현될 것입니다. 즉, 해상도란 영상이 얼마나 많은 픽셀로 구성되었는 .. 이전 1 2 3 다음
