딥러닝 공부방

안녕하세요, 이번 포스팅에서는 SRCNN을 PyTorch로 구현하고 학습까지 진행한 후에 성능까지 test를 해보겠습니다. 작업 환경은 Google Colab에서 진행했습니다. 논문 리뷰는 아래 포스팅에서 확인하실 수 있습니다. [논문 읽기] PyTorch 코드로 살펴보는 SRCNN(2014), Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 안녕하세요, 오늘 읽은 논문은 SRCNN, Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 입니다. 해당 논문은 이미지의 해상도를 높이는 task인 super-resolution 분야에 CNN을 최초로 적용한 논문.. deep-learning-study.tis..

안녕하세요, 오늘 읽은 논문은 SRCNN, Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 입니다. 해당 논문은 이미지의 해상도를 높이는 task인 super-resolution 분야에 CNN을 최초로 적용한 논문입니다. SRCNN은 CNN을 사용하여 low-resolution 이미지를 high-resolution 이미지로 mapping 합니다. 즉, 저해상도와 고해상도 사이의 관계를 학습하여 하나의 함수를 만드는 것으로 이해해볼 수 있습니다. SRCNN은 super resolution에서 사용하는 기존의 방법들을 제치고 SOTA 성능을 달성합니다. CNN은 정말 대단하네요 ㅎㅎ 제가 SRCNN을 구현하고, 학습해서 성능을 test한 그림입니다. 화질..