抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
知覚損失の提案は,画素間差損失関数が再構成画像を過度に滑らかにするという問題を解決して,それは単一画像超解像再構成の分野において著しい進展を獲得した。さらに,生成敵対ネットワーク(GAN)を超解像度場に適用し,再構成画像の視覚品質を効果的に改善した。しかしながら,高いアップスケーリング因子のコンディションの下で,ネットワークの過度の異常推論は,いくつかの歪んだ構造を生み出して,そこで,再構成画像と地上トラス画像の間に一定の偏差があった。再構成画像の品質を基本的に改善するために,本論文は,単一画像超解像再構成の問題を解決するために,オリジナルの知覚損失を置き換えるために使用する二重知覚損失(DP損失)と呼ばれる効果的方法を提案した。VGG特性とResNet特徴の間の相補的特性のため,提案したDP損失は,同時に2つの特徴の学習の利点を考慮し,画像の再構成効果を著しく改善する。ベンチマークデータセットの定性的および定量的分析は,最先端の超解像法に対して提案した方法の優位性を示した。【JST・京大機械翻訳】