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J-GLOBAL ID：202002222175963592   Reference number：20A0493431

Enhanced Recursive Residual Network for Single Image Super-Resolution

単一画像超解像のための強化再帰的残差ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Author (5)： Zhang Yi (State Key Laboratory of ASIC and System, Fudan University,Shanghai,China,201203) ,  He Xiaoshan (State Key Laboratory of ASIC and System, Fudan University,Shanghai,China,201203) ,  Jing Minge (State Key Laboratory of ASIC and System, Fudan University,Shanghai,China,201203) ,  Fan Yibo (State Key Laboratory of ASIC and System, Fudan University,Shanghai,China,201203) ,  Zeng Xiaoyang (State Key Laboratory of ASIC and System, Fudan University,Shanghai,China,201203)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2019  Issue： ASICON  Page： 1-4  Publication year： 2019 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Single image super-resolution ...

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Thesaurus term： benchmark ,  Learning ,  *superresolution ,  *network ,  convolution ,  *residual
Semi thesaurus term： 学習方法 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (3)： 超解像 ,  強化 ,  残差