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前処理の改良でここまで伸びる! 実世界での画像劣化とのギャップに注目した超解像モデル「Real-ESRGAN」紹介 - Qiita
前処理の改良でここまで伸びる! 実世界での画像劣化とのギャップに注目した超解像モデル「Real-ESRGAN... 前処理の改良でここまで伸びる! 実世界での画像劣化とのギャップに注目した超解像モデル「Real-ESRGAN」紹介機械学習DeepLearning論文読み超解像ICCV2021 2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar24日目の記事です。今日読むのは「超解像技術」の論文です。 この論文はESRGANという、2018年の論文のリファインなのですが、訓練時の低解像度データの作成方法(訓練時の前処理)を大きく変えて、モデルはそれほど変わっていないという面白い改善です。通常この手のリファインはモデル構造側を工夫することが多いのですが、「前処理を実際の画像劣化に合わせることで、現場で通用するような超解像モデルを作りましょうね」というのがコンセプトです。前処理を変えるとこんなに変わるというのをぜひ体感してほしいです。 ICCV2021のWorkshopに採択されてい
2022/04/12 リンク