論文の概要: Single Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02802v1
• Date: Fri, 8 Jan 2021 00:10:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 12:28:43.690551
• Title: Single Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 単一画像超解像
• Authors: Baran Ataman, Mert Seker and David Mckee
• Abstract要約: 本研究は, 単一画像超解像問題の時系列的概要を示す。 最初に問題を徹底的に定義し、深刻な課題をいくつか挙げる。 そして、問題定式化とパフォーマンス指標を定義します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents a chronological overview of the single image super-resolution problem. We first define the problem thoroughly and mention some of the serious challenges. Then the problem formulation and the performance metrics are defined. We give an overview of the previous methods relying on reconstruction based solutions and then continue with the deep learning approaches. We pick 3 landmark architectures and present their results quantitatively. We see that the latest proposed network gives favorable output compared to the previous methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 単一画像超解像問題の時系列的概要を示す。 最初に問題を徹底的に定義し、深刻な課題をいくつか挙げる。 そして、問題定式化とパフォーマンス指標を定義します。 提案手法の概要は, 再構築に基づくソリューションに依存し, 深層学習のアプローチを継続する。 3つのランドマークアーキテクチャを選択し,その結果を定量的に提示する。 提案した最新のネットワークは,従来の手法と比較して良好な出力が得られる。

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