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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 65 - 73 (9page)
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We present a super resolution algorithm that increases the resolution of game scenes. Since game scenes are required to be rendered in real time, rendering high-resolutional game scenes in real time is very challenging. Therefore, increasing the resolution of game scenes rendered in low resolution is very promising. In order to present a fast super resolution algorithm, we implement our super resolution algorithm using a sparse matrix operation that can be accelerated through a matrix multiplication unit (MMU). Since many open source GPUs present an acceleration environment, our MMU-based approach can be implemented in many open source GPUs. As a baseline of our approach, we present a sparse matrix multiplication formula of bilinear interpolation and bicubic interpolation. We furthermore present a sparse matrix multiplication form of a convolution operation, which is necessary for deep learning-based super resolution algorithms. The filters employed in the convolution operations are converted to a series of sparse matrices, which are multiplied to complete the deep learning-based super resolution model. We demonstrate the performance of our approach by measuring peak signal-to-noise ratio (PSNR) and mean opinion score (MOS) of the result images generated by our approach and by the existing methods.
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Dong, C. / 2015 / Image super-resolution using deep onvolutional networks / Proc. of IEEE 2015 :295~307
Ledig, C. / 2017 / Photo-realistic single image super-resolution using a generative adversarial network / Proc. of CVPR :4681~4690
Kim, J. / 2016 / Accurate image super-resolution using very deep convolutional networks / Proc. of CVPR :1646~1654
Lim, B. / 2017 / Enhanced deep residual networks for single image super-resolution / Proc. of CVPR :136~144
Nvidia / Dynamic Super Resolution Improves Your Games With 4K-Quality Graphics On HD Monitors
Ledig, C. / 2017 / Photo-realistic single image super-resolution using a generative adversarial network / Proc. of CVPR :4681~4690
Kim, J. / 2016 / Accurate image super-resolution using very deep convolutional networks / Proc. of CVPR :1646~1654
Lim, B. / 2017 / Enhanced deep residual networks for single image super-resolution / Proc. of CVPR :136~144
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