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쏴아리의 딥러닝 스터디

“Zero-Shot” Super-Resolution Using Deep Internal Learning(2018)

“Zero-Shot” Super-Resolution Using Deep Internal Learning(2018) Abstract 지난 몇년동안 Deep Learning은 Super Resolution(SR)에서 훌륭한 성능을 보여주었습니다. 하지만, supervised 기반의 SR 방법론들은 specific training data에 제한적이라는 단점이 있습니다. high-resolution(HR) image로부터 미리 정해진 방법으로(예: bicubic downscaling) low-resolution(LR) image를 획득합니다. Real LR images는 이러한 제한에 따르는 경우가 드물기 때문에, SotA method를 적용하였을 경우 대개 poor SR result를 만들게 됩니다. 본 연..
Image Generation 2021. 7. 18. 15:05
Real-World Super-Resolution via Kernel Estimation and Noise Injection(2020)

Real-World Super-Resolution via Kernel Estimation and Noise Injection(2020) Abstract 최근 SoTA super-resolution 방법들(supervised super-resolution)은 ideal datasets에서 인상적인 성능을 보여주었습니다. Supervised super-resolution 방법들은 high quality images를 단순히 bicubic downsampling을 하여 Low-Resolution이미지와 High Resolution(HR)이미지 pair를 만들어 모델을 학습합니다. 하지만, 이런 방법들은 real-world image super-resolution 문제에 적용하면 실패하는 경우가 많습니다. 본 ..
Image Generation 2021. 7. 17. 15:24
Noise2Void - Learning Denoising from Single Noisy Images(2019)

Noise2Void - Learning Denoising from Single Noisy Images(2019) 안녕하세요. 쏴아리 입니다. 오늘은 Unsupervised Image Denoising 방법론 중 하나인 Noise2Void에 대해 포스팅 하고자 합니다. Abstract Image denoising의 분야는 주로 noisy input, clean target images의 pairs를 활용하여 훈련하는 deep learning 방법론이 주를 이루고 있습니다. 최근에는 clean target 없이 independent pairs of noisy images로만 학습이 가능한 NOISE2NOISE(N2N)의 연구도 이루어 졌습니다. 본 연구에서는 N2N에서 한단계 더 나아간 훈련 아이디어인 NO..
Image Generation 2021. 7. 11. 18:47
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