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논문 https://arxiv.org/abs/1409.4842 Going Deeper with Convolutions We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed "Inception", which was responsible for setting the new state of the art for classification and detection in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014 (ILSVRC 2014). The arxiv.org 0. Abstract 본 논문에서는 Inception 모듈을 제안합니다. 해당 구조의 특징은 컴퓨팅 자원의 효율성을 향..

0. Abstract  고화질의 이미지를 만들기 위한 Upscaling 기술은 비용이 비싸고, 생산하기 어렵다.최근 딥러닝 기술이 기존의 전통적인 알고리즘을 능가하여 upscale 된 이미지의 디테일과 미세 부분을 향상했다.저자는 고화질의 콘텐츠를 생산하고, 렌더링 비용을 감소하는데 유용한 upscaling 기술을 딥러닝으로 수행하는 것에 대한 동기와 도전에 대해서 얘기한다.1. Background & Related Work  nearest-neighbor, bilinear, bicubic interpolation 같이 이미지의 해상도를 올리는 여러 기술이 있다.Deep Convolution Neural Network는 LR 이미지와 HR 이미지를 매핑하는 학습을 함으로써 상당한 복원 퀄리티를 입증했다...

0. Abstract  해당 논문에서는 공간 초해상도를 향상하기 위해 비디오의 spatial, temporal 차원을 학습한 CNN을 제안한다.연속적인 프레임은 motion cmpensate되고, 초해상화된 비디오 프레임을 결과로 내기 위한 입력으로 이용된다.또한 하나의 CNN architecture에서 비디오 프레임을 연결하는 다양한 옵션에 대해서도 연구했다.깊은 신경망의 학습을 위한 이미지 데이터베이스는 구할 수 있다.하지만, 신경망을 학습하기 위한 충분한 수준의 비디오 데이터베이스는 구하기 어렵다.우리는 이미지로 사전학습된 모델을 사용함으로써, 상대적으로 적은 비디오 데이터베이스를 사용해도 당대 최고의 성능을 내는 모델을 학습할 수 있었다.1. Introduction  UHD(3,840 x 2,04..

0. Abstract  더 깊고 더 빠른 CNN을 사용하여 빠르고 정확한 single image SR이 가능함에도 불구하고, 한 가지 큰 문제점이 있다.큰 upscaling factor에서 어떻게 미세한 텍스쳐 디테일을 복구할 것인가에 대해서다.최근 연구는 대부분 MSE(mean squared reconstruction error)를 최소화 하는데 초점을 맞추고 있다.그 결과는 PSNR(peak signal-to-noise, 높을 수록 좋음, MSE와의 반비례)를 높이지만, 세부 정보(high-frequency detail)가 부족하고, 더 높은 해상도에서 시각적으로 기대되는 충실도와 일치하지 않는다는 것이 불만족스럽다.즉, 해당 논문은 MSE, PSNR이 SR을 측정하는데 절대적으로 정확한 측정법이 아..