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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.11
- 수록면
- 517 - 520 (4page)
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We propose a single image super-resolution (SR) method using deep residual network blocks. Our method utilizes a recently proposed residual network structure which was very successful for many vision tasks. Unlike other SR methods our method does not depend on any pre/post-processing step such as color space conversion or interpolation etc. We found that these kind of step is not necessary. Well configured network can learn internally. From a given small low-resolution RGB image, our method directly predicts a large high-resolution RGB image in fully convolutional way. Our proposed method yields state-of-the-art results.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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