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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 1,673 - 1,680 (8page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2022.25.12.1673
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This paper proposes a method to improve the performance of SRGAN, a generative adversarial network (GAN)-based super-resolution neural network model, by applying mutual distillation. The proposed method adds a discriminator for mutual distillation to SRGAN, allowing the generator of each SRGAN to indirectly share the knowledge of the other SRGANs’ generators through adversarial learning with the discriminators added to the other SRGANs. Experiments using two SRGANs were conducted to analyze the performance of the proposed method, and the experiments confirmed that SRGANs produced super-resolution images with improved qualitative and quantitative image quality by applying mutual distillation. In addition, it was confirmed that the performance varies depending on the amount of knowledge transferred through mutual distillation.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Z. Wang, J. Chen, and S.H. Hoi, “Deep Learning for Image Super-Resolution: A Survey,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 43, No. 10, pp. 3365-3387, 2021.
C. Ledig, L. Theis, F. Huszar, J. Caballero, A. Cunningham, A. Acosta, et al., “Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network,” Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4681-4690, 2017.
X. Wang, K. Yu, S. Wu, J. Gu, Y. Liu, C. Dong, et al., “ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks,” Proceeding of European Conference on Computer Vision Workshops, pp. 63-79, 2018.
N.C. Rakotonirina and A. Rasoanaivo, “ESRGAN+ : Further Improving Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network,” Proceeding of International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 3637-3641, 2020.
G. Hinton, O. Vinyals, and J. Dean, “Distilling the Knowledge in a Neural Network,” Proceeding of NIPS Deep Leaning Workshop, 2014.
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