super resolution1 [논문 분석] SRGAN(Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network) 논문 분석 및 테스트 SRGAN 논문 링크 : https://arxiv.org/abs/1609.04802SRGAN을 이해하기 전에 VDSR, ESPCN을 이해한다면 조금 더 SRGA을 이해하는데 도움이 될 것 같다.SRGAN의 목적을 간단하게 이해한다면, VDSR, ESPCN과 같이 기존의 Super Resolution의 경우 Loss를 평가할 때 psnr 방식을 사용하였다. 하지만 PSNR이 높은 사진일 수록 사람 눈에 선명하게 보이는 것은 아니다. -> 즉, 사람 눈으로 보기에 선명하게 보이게 만들려는 목적과 기존의 평가 방식은 맞지 않는다.SRGAN을 사용하게 되면 psnr은 조금 낮더라도, 사람 눈에 보다 정확하게 보이게 학습을 하게 된다.단점 : "GAN을 사용하다 보니 이미지가 크게 변하지 않더라도, 질감이나 느낌.. 2018. 11. 25. 이전 1 다음
