論文の概要: Hitchhiker's Guide to Super-Resolution: Introduction and Recent Advances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13131v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 03:28:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 16:18:52.958940
• Title: Hitchhiker's Guide to Super-Resolution: Introduction and Recent Advances
• Title（参考訳）: ヒッチハイカーの超解像ガイド:序論と最近の進歩
• Authors: Brian Moser, Federico Raue, Stanislav Frolov, J\"orn Hees, Sebastian Palacio, Andreas Dengel
• Abstract要約: スーパーレゾリューション(SR)は繁栄する研究領域となっている。 有望な結果にもかかわらず、この分野はさらなる研究を必要とする課題に直面している。 このレビューは究極的には、研究者がSRに適用されるDLの境界を押し上げるのを助けることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.966405801901351
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the advent of Deep Learning (DL), Super-Resolution (SR) has also become a thriving research area. However, despite promising results, the field still faces challenges that require further research e.g., allowing flexible upsampling, more effective loss functions, and better evaluation metrics. We review the domain of SR in light of recent advances, and examine state-of-the-art models such as diffusion (DDPM) and transformer-based SR models. We present a critical discussion on contemporary strategies used in SR, and identify promising yet unexplored research directions. We complement previous surveys by incorporating the latest developments in the field such as uncertainty-driven losses, wavelet networks, neural architecture search, novel normalization methods, and the latests evaluation techniques. We also include several visualizations for the models and methods throughout each chapter in order to facilitate a global understanding of the trends in the field. This review is ultimately aimed at helping researchers to push the boundaries of DL applied to SR.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)の出現に伴い、超解法(SR)も繁栄する研究領域となった。 しかし、有望な結果にもかかわらず、この分野は、フレキシブルなアップサンプリング、より効果的な損失関数、より良い評価指標など、さらなる研究を必要とする課題に直面している。 本稿では,最近の進歩を踏まえてSRの領域を概観し,拡散(DDPM)やトランスフォーマーベースSRモデルなどの最先端モデルについて検討する。 我々は,srで使用される現代戦略に関する批判的な議論を行い,有望でありながら未検討な研究方向を特定する。 我々は,不確実性による損失,ウェーブレットネットワーク,ニューラルアーキテクチャ探索,新しい正規化手法,最新の評価手法などの分野における最新の展開を取り入れて,過去の調査を補完する。 また,各章のモデルや手法を可視化することで,この分野の動向をグローバルに理解できるようにしている。 このレビューは究極的には、研究者がSRに適用されるDLの境界を押し上げるのを助けることを目的としている。

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