Twitter社が発表した超解像ネットワークをchainerで再実装 - 人工言語処理入門

この記事は Chainer Advent Calendar 2016の18日目の記事です。昨日は@zacapa_23さんのPokemonGANでした。僕もDCGANを使って百合漫画の解析に活かそうとしたことがあるので、なんだか親近感がわきます。ちなみにこの記事もDCGANがらみです。 数年前にニューラルネットで超解像を行う研究が発表されてから、近年のディープラーニングブームの中で、特に企業の研究として(学習型一枚絵)超解像が発表されています。国内でも、特にイラストへの応用として、waifu2xという実装が注目を浴びたりしました。GitHub - nagadomi/waifu2x: Image Super-Resolution for Anime-Style Art さて、いくつかある論文の中で、今回はTwitter社が9月に公開したもの( Photo-Realistic Single Im

[minowith]

“Content Loss”

[hiddy216]

へーやってみよ

[KSKSKSKS2]

resnet に content loss、adversarial net などのテクニックを利用した超解像ネットワーク。この一年ほどでこれらの技術が独自に生まれてきているのが個人的に一番の驚きポイント

[rjj]

論文の再現ができないのは論文としてどうなんだ。

[kasumani]

Twitter社が発表した超解像ネットワークをchainerで再実装 この記事は Chainer Advent Calendar 2016の18日目の記事です。昨日は@zacapa_23さんのPokemonGANでした。僕もDCGANを使って百合漫画の解析に活かそうとしたことがあるので、なんだ

[hitomit-93-123]

なるほどわからん

[tatuya954]

すごいね。クライアントが渡すクソ低解像度画像を尻拭いする以外の用途が今後出るか。