Paper Review 4 - SRResnet, SRGAN [Super Resolution]

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network

• Accepted Conference Name & Year : CVPR 2017
• 1st Author Name & Institute : Christian Ledig, Twitter

Contribution

• Resnet 구조를 SR 에 그대로 적용한 SRResnet은 안정적으로 깊은 모델을 학습할 수 있었다.
• 하지만 MSE loss 로 학습을 진행할 경우 image 가 smooth 하게 되기 때문에 texture 가 선명해지기 힘들다.
• 이런 문제를 해결하기 위해 GAN을 기반으로 하는 SRGAN은 Real patch 들의 분포를 학습해서 패턴을 만들기 때문에 굉장히 Realistic 하게 보이게 된다. 물론 GAN 특성 상 Ground truth 와는 다른 패턴이 되기도 한다.

Proposed Architecture

Dataset

Valuable Relative Works

• Resnet
• ESPCN