超解像タスクで精度を上げる方法 - Qiita

はじめに 超解像タスクにメインで取り組んでいるので、色々な論文などを参考に精度向上のため、色々試してみた結果の自分なりのまとめです。 変更前と比べてどれだけ伸びたとか細かく分析できてません。モデルによっては真逆の結果になるかもですが、別の画像や、別のモデルに変えた時にとりあえず試してみるメモになれば、と思ってます。 ※10/12(更新) モデルアンサンブル 前提 モデルはEDSRモデルで固定。学習環境はGoogle Colabです。言語はpython、フレームワークはTensorFlow(keras)。 EDSRモデルの実装はコチラを参考にしてます。 EDSRモデルの公式論文はコチラ。 今回は4倍に拡大する設定になります。実装コードのscaleの値が4ということです。 また試したことを種類別にすると ・画像の前処理 ・モデルの調整 ・学習時のパラメータ ・推論の仕方 に分けられるかなと思う