SRGAN

Super-Resolution

• Image Super-Resolution은 저해상도 이미지를 고해상도로 변환시키는 문제를 의미
• 미디어, 의료, 보안 등 다양한 산업 분야에서 중요한 문제로 대두되고 있음

Image Super-Resolution 분류

• 저해상도 이미지로 고해상도 이미지를 예측하는 Supervised Learning 방식
• Generative Adversarial Network 을 활용해 고해상도 이미지를 생성하는 방식

In training, I(LR) is obtained by appli=ying a Gaussian fillter ro I(HR) followed by a downsampling

operation with downsampling factor r.

 

Perceptual loss function

• Perceptual loss functions are used when comparing two different images that look similar, like the same photo but shifted by one pixel.
• consists of an adversarial loss and a content loss
• Adversarial loss : add the generative component of our GAN to the perceptual loss
• vgg loss
  •  pixel 각각의 값이 아닌 'perceptual similarity'에 집중하였기 때문에 좀 더 detail한 부분을 잘 잡아냄
  • vgg19 : pre-trained network features that has been trained on millions on images
• content loss : using vgg loss