728x90 반응형 Super Resolution4 [논문리뷰]SeD: Semantic-Aware Discriminator for Image Super-Resolution 논문: https://arxiv.org/pdf/2402.19387.pdf github: https://github.com/lbc12345/SeD [Abstract] GANs은 super resolution task에서 널리 사용되었습니다. 관련 내용 중에서 'Discriminator' real-world의 고화질 이미지로 만드는 adversarial training에서 활용되어졌습니다. 그러나, 이미지의 텍스처 질감을 너무 과도하게 강조하여 실제와는 다른 가상적인 질감을 생성할 수 있으며 모델이 예상한 결과와 다르게 생성물을 만들어낼 수 있습니다. 이를 완화하기 위해서, 간단하고 효과적인 'SeD'를 제안했습니다. 이는 SR 네트워크가 이미지의 의미론적 정보를 조건으로 도입함으로써 세밀한 분포를 학습하도.. 2024. 3. 25. [논문리뷰] Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer(HAT) "Activating More Pixel in Image Super-Resolution Transformer" paper: https://arxiv.org/abs/2205.04437 GitHub: https://github.com/XPixelGroup/HAT Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer Transformer-based methods have shown impressive performance in low-level vision tasks, such as image super-resolution. However, we find that these networks can only utilize a limited spatial r.. 2024. 3. 19. Towards_Real-Time_4K_Image_Super-Resolution_CVPRW_2023 논문 관련 링크: https://paperswithcode.com/paper/towards-real-time-4k-image-super-resolution Papers with Code - Towards Real-Time 4K Image Super-Resolution Implemented in 2 code libraries. paperswithcode.com 논문을 읽은 이유: 현재 연구소에서 개발중인 군용 Super-Resolution Task 모델의 아키텍처 구성 요소를 바꾸는 과정에서 영감을 얻고자 했다. 특히, Real-Time이라는 키워드에 이끌려 논문을 열었다. [Abstract] 현재는 FHD, UHD가 화질의 기준이 되어버렸습니다. 이로인해 많은 곳에서 기준을 맞추기 위해 '실시간'으로 화.. 2024. 2. 7. To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first (HLLHGAN) (저해상도를 학습해서 화질개선 Gan을 학습하세요.) Keywords: Image and face super-resolution, Generative Adversarial Networks, GANs. [Abstract] super-resulution 연구의 핵심은 낮은 해상도의 이미지를 높은 해상도로 증가시키는 방법에 중점을 두고 개발되었고 학습에 필요한 데이터는 주로 인위적으로 흐리게하거나 간단하게 이차 다운샘플링에 의해 생성되었습니다. 그러나, 이 논문은 기존의 방법이 좋은 결과를 만들어내지 못함을 주장합니다. 즉, 고화질데이터셋을 통해 인위적으로 만들어진 저화질데이터셋으로 학습한 모델에 실제 이미지를 적용하면 성능이 떨어진다는 것입니다. 이 문제를 우회하기 위해 two-stage process를 제.. 2024. 1. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형
