| 大会名称 |
|---|
| 2021年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021G |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021-02-23 |
| セッション番号 |
| N-1 |
| セッション名 |
| 非線形問題 |
| 講演日 |
| 2021/3/11 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 20 |
| 講演番号 |
| N-1-12 |
| タイトル |
| ZSSRとSRCNNとの比較 |
| 著者名 |
| ◎浅野 風, 神野健哉, |
| キーワード |
| 超解像, zero-shot, SRCNN, CNN, PSNR, 画像評価 |
| 抄録 |
| 低解像度画像の高周波成分を推定し高解像度画像を生成することを超解像という。超解像手法として近年注目されているのが学習型超解像である。これまでに畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によるSuper-Resolution Convolutional Newral Network(SRCNN)が提案されている。しかしSRCNNは大量のトレーニングデータが必要であり処理時間の増加が問題である。これら克服が本研究の目的である。 |
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