論文の概要: FREDSR: Fourier Residual Efficient Diffusive GAN for Single Image Super Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16678v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 01:58:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 17:51:01.856519
• Title: FREDSR: Fourier Residual Efficient Diffusive GAN for Single Image Super Resolution
• Title（参考訳）: FREDSR: 単一画像超解像のためのフーリエ残差分差分GAN
• Authors: Kyoungwan Woo, Achyuta Rajaram
• Abstract要約: FREDSRは、シングルイメージスーパーレゾリューションのような特定のタスクにおいて、従来のGANモデルを上回ることを目的としたGAN派生型である。 このモデルは与えられたデータセットの特徴に従っており、その結果、より一般化性は低いが、リアルタイムアップスケーリングのようなタスクでは高いパフォーマンスが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: FREDSR is a GAN variant that aims to outperform traditional GAN models in specific tasks such as Single Image Super Resolution with extreme parameter efficiency at the cost of per-dataset generalizeability. FREDSR integrates fast Fourier transformation, residual prediction, diffusive discriminators, etc to achieve strong performance in comparisons to other models on the UHDSR4K dataset for Single Image 3x Super Resolution from 360p and 720p with only 37000 parameters. The model follows the characteristics of the given dataset, resulting in lower generalizeability but higher performance on tasks such as real time up-scaling.
• Abstract（参考訳）: FREDSRは、シングルイメージスーパーレゾリューションのような特定のタスクにおいて、データセットごとの一般化コストで極端なパラメータ効率で従来のGANモデルを上回ることを目的としている。 FREDSRは高速フーリエ変換、残留予測、拡散判別器等を統合し、37000のパラメータしか持たないシングルイメージ3xスーパーレゾリューションのためのUHDSR4Kデータセットの他のモデルと比較して強い性能を達成する。 このモデルは、与えられたデータセットの特性に従い、一般化性は低下するが、リアルタイムのスケールアップのようなタスクでの性能は向上する。

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