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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,251 - 1,260 (10page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.10.1251
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This paper proposes an effective method to improve the performance of SwinIR, a vision Transformer-based super-resolution neural network model, by introducing a Transformer decoder with learnable category queries. The decoder allows to extract semantic information of each dataset belonging to different categories (e.g., text and face); the semantic information can improve category-specific texture reconstruction in the process of super-resolution. Experiments were conducted using decoders of different architectures to analyze the performance of the proposed method. The experimental results confirm that the use of decoder can improve the quality of super-resolution images produced by SwinIR qualitatively and quantitatively, although improvements may vary depending on the depth of the decoder and how semantic information is applied.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
S. Park, Y. Kim, and J.K. Gahm, “MRI Image Super Resolution through Filter Learning Based on Surrounding Gradient Information in 3D Space,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 2, pp. 178-185, 2021.
Z. Wang, J. Chen, and S.H. Hoi, “Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 43, No. 10, pp. 3365-3387, 2021.
Z.-S. Liu, W.-C. Siu, and L.-W. Wang, “Variational AutoEncoder for Reference Based Image Super-Resolution,” Proceeding of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp. 516-525, 2021.
J. Liang, J. Cao, G. Sun, K. Zhang, L. Van Gool, R. Timofte, et al., “SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer,” Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1833-1844, 2021.
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Z. Wang, J. Chen, and S.H. Hoi, “Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 43, No. 10, pp. 3365-3387, 2021.
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