論文の概要: Deep Iterative Residual Convolutional Network for Single Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04809v1
• Date: Mon, 7 Sep 2020 12:54:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 03:25:12.704148
• Title: Deep Iterative Residual Convolutional Network for Single Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 単一画像超解像のための深部反復残差畳み込みネットワーク
• Authors: Rao Muhammad Umer, Gian Luca Foresti, Christian Micheloni
• Abstract要約: 我々は、ISRResCNet(Deep Iterative Super-Resolution Residual Convolutional Network)を提案する。 残差学習アプローチを用いて、深層ネットワークを反復的に訓練することにより、強力な画像正規化と大規模最適化手法を活用する。 トレーニング可能なパラメータがいくつかある本手法は,最先端の手法と比較して,異なるスケーリング要因に対する結果を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.934084942626257
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks (CNNs) have recently achieved great success for single image super-resolution (SISR) task due to their powerful feature representation capabilities. The most recent deep learning based SISR methods focus on designing deeper / wider models to learn the non-linear mapping between low-resolution (LR) inputs and high-resolution (HR) outputs. These existing SR methods do not take into account the image observation (physical) model and thus require a large number of network's trainable parameters with a great volume of training data. To address these issues, we propose a deep Iterative Super-Resolution Residual Convolutional Network (ISRResCNet) that exploits the powerful image regularization and large-scale optimization techniques by training the deep network in an iterative manner with a residual learning approach. Extensive experimental results on various super-resolution benchmarks demonstrate that our method with a few trainable parameters improves the results for different scaling factors in comparison with the state-of-art methods.
• Abstract（参考訳）: ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、その強力な特徴表現能力により、最近、単一画像超解像(SISR)タスクで大きな成功を収めている。 最新のディープラーニングベースのSISR法は、低解像度(LR)入力と高解像度(HR)出力の間の非線形マッピングを学習するために、より深くより広いモデルの設計に焦点を当てている。 これらの既存のSR手法は、画像観測(物理)モデルを考慮しておらず、大量のトレーニングデータを持つ大量のネットワークのトレーニング可能なパラメータを必要とする。 これらの問題に対処するため,我々は,高精細な画像正規化と大規模最適化手法を活用し,残差学習手法を用いて反復的に深層ネットワークを訓練する深層超解像残差畳み込みネットワーク (isrrescnet) を提案する。 各種超高分解能ベンチマークによる大規模実験結果から,本手法は,最先端の手法と比較して,異なるスケーリング要因に対する結果を改善することが示されている。

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