DeepLearningを用いた超解像手法/DRRNの実装 - Qiita

概要 深層学習を用いた、単一画像における超解像手法であるDRRNの実装したので、それのまとめの記事です。 Python + Tensorflow(Keras)で実装を行い、2倍拡大の超解像にチャレンジしました。 今回紹介するコードはGithubにも載せています。 (【5/29 19:12追記】GithubのリポジトリがPrivateになっていたのでPublicに変更しました。) DRRNのアルゴリズム まずはじめに、DRRNのアルゴリズムの概要図を示します。（図は論文から引用） DRRNの全体図は左のようになっています。 DRRNは任意の数のRecursive Blockから成立しており、最後にConvolutionで結果を出力します。 今回の図だと、Recursive Blockの数は６つとなっています。(図のRBの数) Recursive Blockの中の構成は図の右のようになっていま