# super resolution
SRGAN 논문 리뷰 1. 네트워크 구조
Super Resolution은 저화질 이미지를 고화질로 변환하는 작업입니다. 과거에는 딥러닝을 이용한 Super Resolution이 많은 계산량과 시간 소요로 인해 외면받아 왔지만 SRCNN을 시작으로 딥러닝을 활용한 Super Resolution 작업이 크게 곽광
HiFaceGAN 논문 리뷰
HiFaceGAN은 저화질의 얼굴 이미지를 고화질로 복원하는 모델로, papers with code의 얼굴 고화질 복원 모델 3가지 부문의 SOTA 모델입니다.
RestoreFormer 논문 리뷰
RestoreFormer: High-Quality Blind Face Restoration from Undegraded Key-Value Pairs 논문으로 transformer를 통하여 구현한 Reference Face Super Resolution이다. DFDNet
DFDNet 논문 리뷰
Blind Face Restoration via Deep Multi-scale Component Dictionaries 논문으로 얼굴 사진의 해상도를 높이는 Super Resolution 기술 중에서 Reference FSR 방식을 가지고 있는 DFDNet을 소개한 논
Deep Learning-based Face Super-Resolution: A Survey
글머리 Super Resolution은 저화질의 사진을 고화질의 사진으로 화질을 향상시키는 기술이다. 이러한 Super Resolution의 여러 분야 중에서, 한 종류에 특화되어있는 domain-specific한 분야들이 있는데 그 중 가장 활발하게 연구되고 있는 F
Review of Super Resolution and EDSR
😊안녕하세요. 오늘 알아볼 주제는 바로 Super Resolution(SR)입니다. Super Resolution은 초해상화라고 하고, 이는 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환해주는 과제입니다. 영상의 해상도가 좋을수록 그 영상을 시청하는 사람들의 만족도가 좋을수
[논문 리뷰] Efficient Module Based Single Image Super Resolution for Multiple Problems
안녕하세요. 밍기뉴와제제입니다. 이번에 리뷰할 논문은 'Super Resolution'을 task로 설정한 Efficient Module Based Single Image Super Resolution networks, 줄여서 EMBSR에 관한 논문입니다.
[Computer Vision] BasicVSR
BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond
[Computer Vision] Super Resolution for Smartphones
Super Resolution for Smartphones <Keywords> Smartphone, Real-time Video Processing, Nyquist Frequency, Super Resolution
[Computer Vision] Designing a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution
BSRGAN | A blind image slimming model for real image degradation
[Computer Vision] ESRGAN
ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks
[논문리뷰] EDSR
본 포스팅은 글쓴이의 뇌피셜이 10%정도 들어가 있습니다. 쓴 내용이 대부분 논문에서 참고하였으나, 이해하기 어려운 부분은 뇌피셜로 이해하려고 노력했기 때문에 틀린 정보가 있을 수 있습니다. 피드백은 언제나 환영입니다.그동안 다양한 Deep Convolution 신경망
[Computer Vision] Super Light FSRCNN
Computer Vision 분야 중 하나인 Super Resolution에서 기존 FSRCNN과 FSRCNN-s 모델을 설명하고, 더욱 경량화된 FSRCNN-x 모델을 제안함
[코드와 함께보는 SR] RCAN - Residual Channel Attention Network
본 포스팅은 글쓴이의 뇌피셜이 10%정도 들어가 있습니다. 쓴 내용이 대부분 논문에서 참고하였으나, 이해하기 어려운 부분은 뇌피셜로 이해하려고 노력했기 때문에 틀린 정보가 있을 수 있습니다. 피드백은 언제나 환영입니다.CNN에서의 네트워크 층의 깊이는 Super-res
