Detailed Information

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Metadata Downloads

잔차 블록 기반의 깊은 합성곱 신경망을 통한 단일 영상 초해상도 복원Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Neural Networks Based on Residual Blocks

Other Titles
Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Neural Networks Based on Residual Blocks
Authors
김인구유송현정제창
Issue Date
Nov-2018
Publisher
한국방송∙미디어공학회
Citation
2018 한국방송 미디어공학회 추계학술대회, pp 62 - 65
Pages
4
Indexed
OTHER
Journal Title
2018 한국방송 미디어공학회 추계학술대회
Start Page
62
End Page
65
URI
https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/15895
Abstract
신경망은 깊어질수록 gradient vanishing/exploding과 같은 네트워크가 불안정해지는 문제가 발생 한다. 잔차 블록을 이용하여 이러한 문제를 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 영상 인식 분야에서 휼륭한 성능을 보여준 잔차 블록 기반의 깊은 합성곱 신경망을 통한 단일 영상 초해상도 복원 기법을 제안 한다. 제안한 알고리듬은 EDSR에 사용된 잔차 블록을 다양한 크기의 합성곱 연산을 통해 영상의 특징들을 다르게 분석하도록 수정하고 VDSR과 비숫한 수준의 복잡도로 구성하여 향상된 성능을 얻었다. 실험 결과, VDSR에 비해 PSNR이 최대 0.1㏈까지 증가했다.
Files in This Item
Go to Link
Appears in
Collections
서울 공과대학 > 서울 융합전자공학부 > 1. Journal Articles

qrcode

Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Altmetrics

Total Views & Downloads

BROWSE