딥러닝 분석가 가리

Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution Abstract CNN은 large-scale external smaples를 사용한 SISR(Single Image Super Resolution)에서 좋은 성능을 보였다. External 데이터셋에 기반한 성능은 뛰어날 지라도, specific image의 internal information을 알수 없고, supervised에서 경험한 특정한 조건의 데이터에만 적용할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기위해 ZSSR(Zero Shot Super-Resolution)이 제안되었지만, 추론시간이 길다는(몇천번의 gradient 업데이트가 필요) 단점이 있다. 본 논문에서는 MZSR(Meta-Transfer Le..

"Zero-Shot" Super-Resolution using Deep Internal Learning Abstract 지난 몇년동안 Deep Learning은 SR(Super-Resolution, 초고해상도)에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 하지만, 지도학습 기반의 SR 방법은 특정한 데이터셋에서만 제한적이다. HR(High-Resolution) 이미지로 부터 bicubic dwonscaling 방법과 같은 미리 정해진 방법으로 LR(Low-Resolution) 이미지 획득한다. 실제 LR 이미지는 위와 같은 방법을 따르는 경우는 드물기 때문에, SOTA 방법을 적용하면 SR의 결과가 좋지 않다. 그래서 "Zero-Shot" SR 방법을 소개한다. Deep Learning에 의존하지만, 사전 학습된 것에..