論文の概要: Ultra Sharp : Single Image Super Resolution using Residual Dense Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10870v1
• Date: Fri, 21 Apr 2023 10:32:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 15:01:38.579515
• Title: Ultra Sharp : Single Image Super Resolution using Residual Dense Network
• Title（参考訳）: Ultra Sharp : Residual Dense Network を用いた単一画像超解像
• Authors: Karthick Prasad Gunasekaran
• Abstract要約: Yhangらによって提案されたResidual Dense Networksアーキテクチャは、新しいコンポーネントを含むように拡張された。 ネットワーク構造は4つの主ブロックから構成される。アーキテクチャの核となるのは、局所的な特徴を抽出し、高密度な畳み込み層を通じて利用する、残留密度ブロック(RDB)である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15229257192293202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For years Single Image Super resolution(SISR) is an interesting and ill posed problem in Computer Vision. The traditional Super Resolution(SR) imaging approaches involve Interpolation, Reconstruction and Learning based methods. Interpolation methods are fast and uncomplicated to compute but they are not so accurate and reliable. Reconstruction based methods are better compared with Interpolation methods but are time consuming and quality degrades as the scaling increases. Even though, Learning based methods like Markov random chain are far better then all the previous they are unable to match the performance of deep learning models for SISR. In this project, Residual Dense Networks architecture proposed by Yhang et al \cite{srrdn} was extended to involve novel components and the importance of components in this architecture will be analysed. This architecture makes full use of hierarchial features from original low-resolution (LR) images to achieve higher performance. The network structure consists of four main blocks. The core of the architecture is the residual dense block(RDB) where the local features are extracted and made use of via dense convolutional layers. In this work, investigation of each block was performed and effect of each modules was be studied and analyzed. Analyses by use various loss metric was also carried out in this project. Also a comparison was made with various state of the art models which highly differ by architecture and components. The modules in the model were be built from scratch and were trained and tested. The training and testing was be carried out for various scaling factors and the performance was be evaluated.
• Abstract（参考訳）: 長い間、Single Image Super resolution(SISR)はコンピュータビジョンの興味深い問題であり、不適切な問題であった。 従来のスーパーレゾリューション(sr)イメージングアプローチは、補間、再構成、学習に基づく手法である。 補間メソッドは高速で計算に複雑ではないが、正確で信頼性に欠ける。 再構成に基づく手法は補間法より優れているが,スケーリングの増加に伴って時間と品質が低下する。 しかし、マルコフランダムチェインのような学習ベースの手法の方がはるかに優れており、以前の方法ではSISRのディープラーニングモデルのパフォーマンスと一致しない。 このプロジェクトでは、Yhang et al \cite{srrdn} によって提案されたResidual Dense Networks アーキテクチャが拡張され、新しいコンポーネントとアーキテクチャにおけるコンポーネントの重要性が分析される。 このアーキテクチャは、元の低解像度(LR)画像からの階層的特徴をフル活用して、より高い性能を実現する。 ネットワーク構造は4つの主要ブロックから構成される。 アーキテクチャの中核は残留密度ブロック(rdb)であり、そこでは局所的な特徴を抽出し、高密度畳み込み層を介して利用する。 本研究では,各ブロックについて調査を行い,各モジュールの効果を調査し分析した。 このプロジェクトでは様々な損失指標を用いた分析も行われた。 また、建築や構成要素によって大きく異なる芸術モデルの様々な状態と比較した。 モデル内のモジュールはゼロから構築され、トレーニングとテストが行われた。 各種スケーリング因子について, トレーニングおよび試験を行い, 性能評価を行った。

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