既存の深層学習ベースのビデオ超解像（SR）手法は、通常、教師あり学習アプローチに依存します。この場合、トレーニングデータは通常、既知または事前定義されたカーネル（Bicubicカーネルなど）を使用した

arxiv_reader のブックマーク 2022/01/20 12:48

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4714252057276688130/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.07422v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.07422v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2201.07422v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">自己監視型ディープブラインドビデオ超解像</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/%22optical%20flow%22">optical flow</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/video">video</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/estimation">estimation</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/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">既存の深層学習ベースのビデオ超解像（SR）手法は、通常、教師あり学習アプローチに依存します。この場合、トレーニングデータは通常、既知または事前定義されたカーネル（Bicubicカーネルなど）を使用した</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220120#bookmark-4714252057276688130"><span class="datetime-body">2022/01/20 12:48</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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