SRGAN
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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] Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network (SRGAN)Paper Review/Computer Vision 2020. 4. 6. 23:33
해당 논문은 4X upsacling이 가능한 최초의 framework 입니다. SISR의 정확성 문제와 속도 문제가 많이 해결되었으나, perceptual texture detail이 부족한 문제를 해결하기 위한 모델입니다. Introduction 기존 방식 (optimization target of supervised SR algorithms)의 목표는 MSE를 줄여서 PSNR을 키우는 것이었으나, PSNR이 pixel-wise 기반이라서, perceptually relevant 표현을 잘 하지 못하는 한계를 갖고 있었으며, GAN과 perceptual loss function을 이용하여 이를 해결하는 모델 SRGAN을 고안하였습니다. 위의 그림을 보면, bicubic의 PSNR이 SRGAN의 PSNR..