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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 1,750 - 1,758 (9page)
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In super-resolution, various methods with Convolutional Neural Network(CNN) have recently been proposed. CNN based methods provide much higher image quality than conventional methods. Especially, VDSR outperforms other CNN based methods in terms of image quality. However, it requires a high computational complexity which prevents real-time processing. In this paper, the method to apply a deconvolution layer to VDSR is proposed to reduce computational complexity. Compared to original VDSR, the proposed method achieves the 4.46 times speed-up and its degradation in image quality is less than –0.1 dB which is negligible.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 컨볼루션 뉴럴 네트워크 기반 super resolution 관련 연구
3. 제안한 컨볼루션 뉴럴 네트워크 기반 super resolution 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
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