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저자정보
Shuyi Cao (Hanyang University) Seungwoo Wee (Hanyang University) Jechang Jeong (Hanyang University)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2019 하계학술대회
발행연도
2019.6
수록면
98 - 101 (4page)

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At present, deep convolutional neural networks have made a very important contribution in single-image super-resolution. Through the learning of the neural networks, the features of input images are transformed and combined to establish a nonlinear mapping of low-resolution images to high-resolution images. Some previous methods are difficult to train and take up a lot of memory. In this paper, we proposed a simple and compact deep recursive residual network learning the features for single image super resolution. Global residual learning and local residual learning are used to reduce the problems of training deep neural networks. And the recursive structure controls the number of parameters to save memory. Experimental results show that the proposed method improved image qualities that occur in previous methods.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. Method
4. Experiment
5. Conclusion
References

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-567-000879186