A Survey on Super Resolution for video Enhancement Using GAN

要約

さまざまな研究論文のハイライトをまとめたこの本は、敵対的生成ネットワークなどの深層学習アルゴリズムを使用した超解像度画像とビデオの最近の開発の包括的な概要を提供します。
これらの概要で取り上げられている研究は、ビデオの超解像度のための再帰学習、新しい損失関数、フレーム レートの強化、アテンション モデルの統合など、画像とビデオの品質を向上させる問題に対処するための新しい技術を提供します。
これらのアプローチは、PSNR、SSIM、知覚指数などの基準を使用して評価されることがよくあります。
低解像度ビデオの視覚的な鮮明さと品質の向上を目的としたこれらの進歩は、監視技術から医療画像に至るまで、さまざまな分野で多大な可能性を秘めています。
さらに、このコレクションは、敵対的生成ネットワークのより広い分野を掘り下げ、その原理、トレーニング アプローチ、および幅広い領域にわたる応用を探求するとともに、この急速に進歩し変化する人工ネットワークの分野における将来の研究の課題と機会も強調しています。
知能。

要約(オリジナル)

This compilation of various research paper highlights provides a comprehensive overview of recent developments in super-resolution image and video using deep learning algorithms such as Generative Adversarial Networks. The studies covered in these summaries provide fresh techniques to addressing the issues of improving image and video quality, such as recursive learning for video super-resolution, novel loss functions, frame-rate enhancement, and attention model integration. These approaches are frequently evaluated using criteria such as PSNR, SSIM, and perceptual indices. These advancements, which aim to increase the visual clarity and quality of low-resolution video, have tremendous potential in a variety of sectors ranging from surveillance technology to medical imaging. In addition, this collection delves into the wider field of Generative Adversarial Networks, exploring their principles, training approaches, and applications across a broad range of domains, while also emphasizing the challenges and opportunities for future research in this rapidly advancing and changing field of artificial intelligence.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google