論文の概要: A Survey on Super Resolution for video Enhancement Using GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16471v2
• Date: Sat, 30 Dec 2023 06:05:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 19:52:43.083395
• Title: A Survey on Super Resolution for video Enhancement Using GAN
• Title（参考訳）: GANを用いた映像強調のための超解像の検討
• Authors: Ankush Maity, Roshan Pious, Sourabh Kumar Lenka, Vishal Choudhary and Prof. Sharayu Lokhande
• Abstract要約: Generative Adversarial Networksのようなディープラーニングアルゴリズムを用いた超高解像度画像とビデオの最近の発展について紹介する。 低解像度ビデオの視覚的明快さと品質の向上を目指す進歩は、監視技術から医用画像まで、さまざまな分野で大きな可能性を秘めている。 このコレクションは、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークの広い分野に展開し、その原則、トレーニング・アプローチ、幅広い領域にわたるアプリケーションについて探求している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This compilation of various research paper highlights provides a comprehensive overview of recent developments in super-resolution image and video using deep learning algorithms such as Generative Adversarial Networks. The studies covered in these summaries provide fresh techniques to addressing the issues of improving image and video quality, such as recursive learning for video super-resolution, novel loss functions, frame-rate enhancement, and attention model integration. These approaches are frequently evaluated using criteria such as PSNR, SSIM, and perceptual indices. These advancements, which aim to increase the visual clarity and quality of low-resolution video, have tremendous potential in a variety of sectors ranging from surveillance technology to medical imaging. In addition, this collection delves into the wider field of Generative Adversarial Networks, exploring their principles, training approaches, and applications across a broad range of domains, while also emphasizing the challenges and opportunities for future research in this rapidly advancing and changing field of artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 様々な研究論文のハイライトをまとめて、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークのようなディープラーニングアルゴリズムを用いた超高解像度画像とビデオの最近の展開を概観する。 これらの要約で取り上げられた研究は、ビデオ超解像における再帰学習、新規損失関数、フレームレート向上、アテンションモデル統合といった、画像と映像品質を改善するための新しい手法を提供する。 これらの手法はPSNR、SSIM、知覚指標などの基準を用いて頻繁に評価される。 これらの進歩は、低解像度ビデオの視覚的明快さと品質を高めることを目的としており、監視技術から医用画像まで様々な分野で大きな可能性を秘めている。 さらに、このコレクションは、生成的敵ネットワークの幅広い分野に展開し、その原則、トレーニングアプローチ、および幅広いドメインにわたる応用を探求するとともに、この急速に進化し変化する人工知能分野における今後の研究の課題と機会を強調している。

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