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筆者・所属機関
Dmitry Ulyanov(Skoltech), Andrea Vedaldi(University of Oxford), Victor Lempitsky(Skoltech)
投稿日付
2018/04/05
概要(一言まとめ)
CNNモデルに対して、入力をノイズ、出力の教師画像をノイズ画像、欠損画像、ボケた画像にして学習を進めたとき、学習途中で、教師画像より高品質(ノイズレス、欠損無し、超解像)画像が得られるという驚くべき内容。
手法の概要
Dmitry Ulyanov(Skoltech), Andrea Vedaldi(University of Oxford), Victor Lempitsky(Skoltech)
2018/04/05
CNNモデルに対して、入力をノイズ、出力の教師画像をノイズ画像、欠損画像、ボケた画像にして学習を進めたとき、学習途中で、教師画像より高品質(ノイズレス、欠損無し、超解像)画像が得られるという驚くべき内容。