OpenCVとPythonで深層学習モデルの超解像を手軽に試す

概要 超解像とは、任意の画像を入力として解像度を上げた画像を出力するコンピュータービジョンのタスクです。近年の深層学習の発達により、より高精細で自然な超解像が可能になってきました。一方、そうした研究で提案された最新のモデルを動かすにはPytorchやTensorflow等のディープラーニングのパッケージを利用する必要があり、論文著者らにより公開されているコードを読み込んだり必要に応じて変更していく必要があります。モデル構造を深く理解したり自分のタスクに特化したものを作るにはそうしたコーディング技術が必須ですが、もう少し気軽に深層学習を用いた超解像を試して結果を見てみたい、どれくらい見た目が良くなるのかの感覚を掴みたい、ということがあると思います。 そこで今回はOpenCVとPythonを用いて、深層学習モデルの超解像を動かしてみようと思います。 方法 1. インストール 今回試す超解像は、