허재필 교수 연구실, 현상익 석사과정 ECCV 2020 국제 학술대회 논문 게재
- 인공지능학과
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- 2020-08-24
비주얼컴퓨팅 연구실 현상익 학우(인공지능학과 석사과정 1년차, 지도교수 허재필)가 European Conference on Computer Vision (ECCV) 2020에 “VarSR: Variational Super-Resolution Network for Very Low Resolution Images” 논문을 게재하였습니다.
ECCV는 컴퓨터 비전분야의 top-tier 학술대회이며, 본 논문은 현상익 학우가 학부연구생 때 수행된 연구 결과물입니다.
본 연구에서는 극도로 낮은 해상도 이미지의 초해상도(Super-Resolution)를 수행하는 딥러닝 모델을 제시하였습니다.
기존 초해상도 기술들은 저해상도-고해상도 이미지의 1:1 deterministic한 매핑 관계를 가정하였다면, 본 논문의 VarSR Network는 하나의 저해상도 이미지가 여러 개의 고해상도 이미지에 대응될 수 있는 1:N의 매핑 관계를 모델링하여 variational한 결과를 도출하도록 설계되었습니다. 제안된 모델은 초저해상도의 얼굴, 자동차 번호판 이미지 식별 등 현실 세계의 다양한 응용분야에 활용될 수 있습니다.
[논문] Sangeek Hyun and Jae-Pil Heo, “VarSR: Variational Super-Resolution Network for Very Low Resolution Images”, European Conference on Computer Vision (ECCV), 2020.
Abstract:
As is well known, single image super-resolution (SR) is an ill-posed problem where multiple high resolution (HR) images can be matched to one low resolution (LR) image due to the difference in their representation capabilities. Such many-to-one nature is particularly magnified when super-resolving with large upscaling factors from very low dimensional domains such as 8x8 resolution where detailed information of HR is hardly discovered. Most existing methods are optimized for deterministic generation of SR images under pre-defined objectives such as pixel-level reconstruction and thus limited to the one-to-one correspondence between LR and SR images against the nature. In this paper, we propose VarSR, Variational Super Resolution Network, that matches latent distributions of LR and HR images to recover the missing details. Specifically, we draw samples from the learned common latent distribution of LR and HR to generate diverse SR images as the many-to-one relationship. Experimental results validate that our method can produce more accurate and perceptually plausible SR images from very low resolutions compared to the deterministic techniques.