ディープラーニングベースのモデルの最近の進歩により、写実的（または知覚的）な単一画像の超解像が大幅に改善されました。ただし、その強力なパフォーマンスにもかかわらず、多くの方法は、計算要件が重いため、実

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/22 11:54

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710075599898348674/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1903.02240v5" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1903.02240v5" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F1903.02240v5" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">フォトリアリスティックな画像超解像のための効率的なディープニューラルネットワーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/super-resolution">super-resolution</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープラーニングベースのモデルの最近の進歩により、写実的（または知覚的）な単一画像の超解像が大幅に改善されました。ただし、その強力なパフォーマンスにもかかわらず、多くの方法は、計算要件が重いため、実</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211022#bookmark-4710075599898348674"><span class="datetime-body">2021/10/22 11:54</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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