Infrared Image Super-Resolution via GAN

要約

データ分布に正確にフィットする生成モデルの能力は、コンピュータビジョンや自然言語処理などの分野で広く採用され、成功を収めている。本章では、赤外（IR）画像超解像の領域における生成モデルの適用について、採用された様々な課題や敵対的学習手法の議論を含め、その概要を説明する。本章では、赤外画像超解像への生成モデルの応用において、さらなる調査と進歩が期待される分野を提案する。

要約(オリジナル)

The ability of generative models to accurately fit data distributions has resulted in their widespread adoption and success in fields such as computer vision and natural language processing. In this chapter, we provide a brief overview of the application of generative models in the domain of infrared (IR) image super-resolution, including a discussion of the various challenges and adversarial training methods employed. We propose potential areas for further investigation and advancement in the application of generative models for IR image super-resolution.

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arxiv.jp, DeepL