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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.21 No.3
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 222 - 232 (11page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2021.21.3.222
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Techniques for single-image super-resolution have been developed through deep learning. In this paper, we propose a method using advanced residual learning and squeeze and excitation (SE) blocks for such resolution. Improving the residual learning increases the similarity between pixels by adding one skip to the existing residual, and it is possible to improve the performance while slightly increasing the number of calculations by applying the SE block of SENet. The performance evaluation was tested as part of the super-resolution generative adversarial network (SRGAN) and using three proposed modules, and the effect of the residual and the SE blocks on the super-resolution and the change in performance was confirmed. Although the results vary slightly from image, SE and residual blocks have been found to help improve the performance and are best used with blocks.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Proposed System
4. Experiments
5. Conclusion
References
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
Saeed Anwar / 2021 / A Deep Journey into Super-resolution / ACM Computing Surveys 53(3):1~34
W. Bae / 2017 / Beyond deep residual learning for image restoration: persistent homology-guided manifold simplification / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops :1141~1149
Wenming Yang / 2019 / Deep Learning for Single Image Super-Resolution: A Brief Review / IEEE Transactions on Multimedia 21(12):3106~3121
Jun Gu / 2019 / Deep Residual Squeeze and Excitation Network for Remote Sensing Image Super-Resolution / Remote Sensing 11(15):1817
Z. Zhang / 2019 / Image superresolution by neural texture transfer / Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :7982~7991
W. Bae / 2017 / Beyond deep residual learning for image restoration: persistent homology-guided manifold simplification / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops :1141~1149
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