論文の概要: Infrared Image Super-Resolution via GAN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00689v1
- Date: Fri, 1 Dec 2023 16:16:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 13:58:46.107321
- Title: Infrared Image Super-Resolution via GAN
- Title（参考訳）: GANによる赤外画像超解像
- Authors: Yongsong Huang and Shinichiro Omachi
- Abstract要約: 赤外線画像超解像領域における生成モデルの適用の概要について概説する。
我々は、IR画像超解像のための生成モデルの適用について、さらなる研究と発展のための潜在的な領域を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2199000920848486
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ability of generative models to accurately fit data distributions has
resulted in their widespread adoption and success in fields such as computer
vision and natural language processing. In this chapter, we provide a brief
overview of the application of generative models in the domain of infrared (IR)
image super-resolution, including a discussion of the various challenges and
adversarial training methods employed. We propose potential areas for further
investigation and advancement in the application of generative models for IR
image super-resolution.
- Abstract（参考訳）: データ分布に正確に適合する生成モデルの能力は、コンピュータビジョンや自然言語処理といった分野で広く採用され、成功を収めた。
本稿では,赤外線(ir)画像の超解像領域における生成モデルの応用について概説するとともに,様々な課題と対応訓練法について考察する。
我々は、IR画像超解像のための生成モデルの適用について、さらなる研究と進歩のための潜在的な領域を提案する。
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