SRCNN
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[SISR] SISR 분야 논문 이해를 위한 용어 정리 1탄Paper Review/Computer Vision 2020. 4. 13. 21:32
해당 포스팅은 Computer Vision 영역 중 SISR 문제에 대해서 처음 다뤄 보시거나 입문하시는 분들 (나....) 에게 간단한 아주 얕은 용어 정리를 제공합니다. 1. Solution 1) input의 해상도를 높이는 solution (input image = output image) 2) input과 유사한 high resolution의 다른 image를 찾아주는 solution (input image ≠ output image) 2. Measure (평가방식) 1) PSNR : pixel to pixel의 차이를 측정 2) MOS : 사람이 1~5 단계로 점수를 매겨서 평가 3. Polynomial-based Interpolation - Solution type 1에 해당 - bilinea..
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[논문리뷰] Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks (VDSR)Paper Review/Computer Vision 2020. 3. 26. 19:39
해당 논문은 이전에 소개한 SRCNN의 문제점을 세 가지 측면에서 분석하고, 보다 더 깊은 deep convolutional network를 모델에 사용하여 문제점을 해결한 VDSR 모델을 소개합니다. Abstract VDSR은 VGG-net 에서 영감을 받았고, 네트워크의 깊이에 따라서 정확도가 올라간다는 아이디어를 바탕으로 했습니다. Input과 ground truth의 차이가 존재하는 부분인 residual을 학습 시키고, 높은 learning rate를 사용한다는 점이 SRCNN과의 차이입니다. VGG-net이란? 더보기 VGG-net 모델을 기점으로 네트워크가 깊어졌습니다. VGG-net의 목표는 깊이와 성능 사이의 관계 분석이었는데, 3X3 filter로 세 차례 convolution한 것이 ..