Paper Review 6 - RDN [Super Resolution]

Residual Dense Network for Image Super-Resolution

• Accepted Conference Name & Year : CVPR 2018
• 1st Author Name & Institute : Yulun Zhang, Northeastern University

Contribution

• 기존의 SR 들은 resnet 의 구조 덕에 더욱 깊은 학습이 가능해졌지만 깊어진 layer 들의 정보를 충분히 활용하지 못하는 점이 있다.
• Densenet 의 구조를 채용해 선행 features 을 다음 layer에도 concatenate 로 직접 전달 할 수 있게 되면서 아주 좋은 결과를 보여줬다.
• 학습 시 just bicubic, blur, gaussian noise 세 가지 방식으로 input 데이터를 처리하는 실험을 진행해 자세한 결과를 나타냈다.

Proposed Architecture

Dataset

Valuable Relative Works

• Resnet
• Denenet
• ESPCN