AI - Deep Learning12 [논문 구현] SRGAN(by Pytorch)을 활용한 Super Resolution Code 이번 시간에는 SRGAN에 대한 논문 리뷰 내용을 토대로 Pytorch를 활용하여 직접 코드로 구현해 보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 혹시 SRGAN 논문에 대해 잘 모르시는 분들께서는 아래 링크를 먼저 정독하고 오시면 코드 해석에 도움이 될 것 같습니다. [논문 리뷰] SRGAN 논문 완벽 정리: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network [논문 리뷰] SRGAN 논문 완벽 정리: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 논문 제목: Photo-Realistic Single Image .. 2023. 6. 27. [논문 리뷰] SRGAN 논문 완벽 정리: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 논문 제목: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network(2017) 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1609.04802.pdf 목차 #1 Abstract & Introduction > 기존 방법들에 대한 단점이 보이기 시작하다. > MSE는 사람의 지각적 감각을 재현하기 어렵다. > 사람의 감각을 공감하고 재현할 수 있는 방법을 제안하다. #2 Method > SRGAN의 목적함수 > 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)의 구조 #3 Experiments > SRGAN을 학습시키는 방법 > 12개의 다른 모델과의 성능 비교 #4,5 Discuission .. 2023. 6. 21. [논문 구현] SRCNN(by Pytorch)을 활용한 Super Resolution 앞선 시간에는 SRCNN 논문 리뷰와 Keras를 활용하여 SRCNN을 구현해 봤습니다. 이번 시간에는 Pytorch를 이용하여 SRCNN을 구현해 보도록 하겠습니다. 코드는 논문 리뷰에 근거해서 작성해서 아직 논문을 읽어보시지 못하셨다면 먼저 읽고 오시는 것을 권장드립니다. :) [논문리뷰] SRCNN: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks [논문리뷰] SRCNN: Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 목차 원본 논문: https://arxiv.org/pdf/1501.00092.pdf #1,2 Introduction and Related Work > SRCNN의 장점 > SR.. 2023. 6. 14. 이전 1 2 3 4 다음
