論文の概要: Generative Adversarial Networks for Image Super-Resolution: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13620v1
• Date: Thu, 28 Apr 2022 16:35:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-29 14:53:51.814676
• Title: Generative Adversarial Networks for Image Super-Resolution: A Survey
• Title（参考訳）: 画像超解像のための生成型adversarial network: a survey
• Authors: Chunwei Tian, Xuanyu Zhang, Jerry Chun-Wen Lin, Wangmeng Zuo, Yanning Zhang
• Abstract要約: 単一画像超解像(SISR)は画像処理の分野で重要な役割を果たしている。 近年のGAN(Generative Adversarial Network)は,小サンプルを用いた低解像度画像に対して優れた結果が得られる。 本稿では,異なる視点からGANの比較研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.39605080291783
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Single image super-resolution (SISR) has played an important role in the field of image processing. Recent generative adversarial networks (GANs) can achieve excellent results on low-resolution images with small samples. However, there are little literatures summarizing different GANs in SISR. In this paper, we conduct a comparative study of GANs from different perspectives. We first take a look at developments of GANs. Second, we present popular architectures for GANs in big and small samples for image applications. Then, we analyze motivations, implementations and differences of GANs based optimization methods and discriminative learning for image super-resolution in terms of supervised, semi-supervised and unsupervised manners. Next, we compare performance of these popular GANs on public datasets via quantitative and qualitative analysis in SISR. Finally, we highlight challenges of GANs and potential research points for SISR.
• Abstract（参考訳）: 単一画像スーパーレゾリューション(sisr)は画像処理の分野で重要な役割を担っている。 近年のGAN(Generative Adversarial Network)は,小サンプルを用いた低解像度画像に対して優れた結果が得られる。 しかし、SISRに異なるGANを要約する文献はほとんどない。 本稿では,異なる視点からGANの比較研究を行う。 まず、GANの開発について見ていきます。 第2に,画像アプリケーションのための大規模および小規模なサンプルにおいて,gansの一般的なアーキテクチャを提案する。 そして, 教師付き, 半教師なし, 教師なしの手法を用いて, 画像超解像に対するGANに基づく最適化手法と識別学習のモチベーション, 実装, 差異を分析する。 次に、SISRの量的および定性的な分析を通じて、パブリックデータセット上のこれらの人気のあるGANのパフォーマンスを比較する。 最後に、GANの課題とSISRの潜在的研究ポイントを強調します。

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