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[ 논문리뷰 ] SRGAN - Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network Super Resolution에 최초로 Deep Learning을 도입한 SRCNN 이후로 많은 모델들이 등장했다. 그 중 SRGAN은 질감의 디테일의 복구를 기반으로 만들어지게 되었다. 최근의 SR 방법들은 MSE를 최소화하여 PSNR을 높게 만드는 데 집중을 해 High frequency detail들을 잡는 데에는 만족스럽지 않은 결과를 나타낸다. 따라서 이 연구에서는 pixel space에서의 유사성이 아닌 perceptual similarity 에 기반한 content loss와 adversarial loss로 구성된 perceptual loss..
DIP & 라즈베리파이 & 아두이노 & 웹개발 & 논문리뷰 2019. 8. 1. 15:32
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