이미지 복원,其中包括图像去噪、超分辨率、修复等，는 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 잘 연구된 문제이며, 저수준 이미지 모델링 알고리즘의 테스트 베드로도 활용됩니다. 본 연구에서는 이미지 복원을 위한 매우 깊은 완전 컨벌루션 오토인코더 네트워크를 제안합니다. 이는 대칭적인 컨벌루션-디컨벌루션 계층 구조를 가진 인코딩-디코딩 프레임워크입니다. 즉, 이 네트워크는 다수의 컨벌루션 및 디컨벌루션 연산자 계층으로 구성되어 있으며, 손상된 이미지를 원본 이미지로 변환하는 엔드투엔드 매핑을 학습합니다. 컨벌루션 계층은 이미지 내용의 추상화를 포착하면서 손상을 제거합니다. 디컨벌루션 계층은 피처 맵을 확대하여 이미지 세부 정보를 복구할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 더 깊은 네트워크가 일반적으로 학습하기 어려운 문제를 해결하기 위해, 우리는 스킵 레이어 연결을 사용하여 컨벌루션과 디컨벌루션 계층을 대칭적으로 연결하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 학습이 훨씬 빠르게 수렴하며 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.为了确保翻译的准确性，我将对一些术语进行调整：- "图像去噪" 翻译为 "이미지 노이즈 제거"- "超分辨率" 翻译为 "초해상도"- "修复" 翻译为 "인페인팅"调整后的翻译如下：이미지 복원,其中包括图像去噪(이미지 노이즈 제거)、超分辨率(초해상도)、修复(인페인팅) 등，는 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 잘 연구된 문제이며, 저수준 이미지 모델링 알고리즘의 테스트 베드로도 활용됩니다. 본 연구에서는 이미지 복원을 위한 매우 깊은 완전 컨볼루션 오토인코더 네트워크를 제안합니다. 이는 대칭적인 컨볼루션-디컨볼루션 계층 구조를 가진 인코딩-디코딩 프레임워크입니다. 즉, 이 네트워크는 다수의 컨볼루션 및 디컨볼루션 연산자 계층으로 구성되어 있으며, 손상된 이미지를 원본 이미지로 변환하는 엔드투엔드 매핑을 학습합니다. 컨볼루션 계층은 이미지 내용의 추상화를 포착하면서 손상을 제거합니다. 디컨볼루션 계층은 피처 맵을 확대하여 이미지 세부 정보를 복구할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 더 깊은 네트워크가 일반적으로 학습하기 어려운 문제를 해결하기 위해, 우리는 스킵 레이어 연결을 사용하여 컨볼루션과 디컨볼루션 계층을 대칭적으로 연결하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 학습이 훨씬 빠르게 수렴하며 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.最终版本：이미지 복원, 포함하여 이미지 노이즈 제거, 초해상도, 인페인팅 등을 포함한 주제는 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 잘 연구된 문제이며, 저수준 이미지 모델링 알고리즘의 테스트 베드로도 활용됩니다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 매우 깊은 완전 컨볼류셔널 오토인코더 네트워크를 제안합니다. 이 네트워크는 대칭적인 컨볼류셔널-디컨볼류셔널 층 구조를 가진 인코딩-디코딩 프레임워크입니다. 즉, 이 네트워크는 여러 개의 컨볼류셔널 및 디컨볼류셔널 연산자 층으로 구성되어 있으며, 손상된 이미지를 원래 상태로 복원하는 엔드투엔드 매핑(end-to-end mapping)을 학습합니다. 컨볼류셔널 층들은 이미지 내용의 추상화를 포착하고 동시에 손상을 제거하는 역할을 합니다. 반면에 디컨볼류셔널 층들은 피처 맵(feature map)의 크기를 확장하여 이미지 세부 정보를 재구성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 더욱 깊은 네트워크가 일반적으로 학습 과정에서 어려움을 겪기 쉬운 문제점을 해결하기 위해, 우리는 스킷 레이어 연결(skip-layer connection) 방식으로 컨볼류셔널 층과 디컨볼류셔널 측 사이에 대칭적 연결(symmetric connection)을 설정하였습니다. 이를 통해 학습 과정이 더욱 신속하게 수렴하며 성능 면에서도 우월한 결과를 도출하였습니다.