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저자정보
이준민 (인하대학교) 이승현 (인하대학교) 송병철 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
878 - 881 (4page)

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With the advancement of deep learning, CNN-based super-resolution (SR) models have made tremendous progress. However, these models have a disadvantage in that they are difficult to use in an actual environment because they require a significant computational cost. In order to compensate for this demerit, SR models focusing on light weighting have been recently developed. This paper analyzes lightweight SR models and proposes a method to add an appropriate attention module to them. As a result, a model with better qualitative results was implemented while maintaining the computational cost.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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