超解像について（SRCNN） - Qiita

超解像(super resolution)とは 解像度を高くすること。 ただ解像度を高くするのではなく、人が見ても不自然に感じないように解像度を高くする。 SRCNNとは 超解像(super resolution)にディープラーニングとして、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を活用したものです。 全体像は以下通りです 特徴は以下の通りです モデル入力前にバイキュービック補完で画像を拡大 モデル構造は三層の畳み込み層で構成 損失関数は最小二乗誤差を採用 モデル構造 モデル構造は比較的単純な三層構造です。 畳み込み層とReLU活性化関数を組み合わせて作成します class SRCNN(nn.Module): def __init__(self, num_channels=1): super(SRCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(nu