이미지 초해상도를 위한 피드백 네트워크

최근 이미지 초해상도(SR) 분야에서는 딥러닝의 힘을 활용하여 더 나은 재구성 성능을 달성하기 위한 연구가 이루어졌습니다. 그러나 인간 시각 시스템에서 일반적으로 발견되는 피드백 메커니즘이 기존의 딥러닝 기반 이미지 SR 방법에서 충분히 활용되지 않았습니다. 본 논문에서는 고차 정보를 사용하여 저차 표현을 개선하는 이미지 초해상도 피드백 네트워크(SRFBN)를 제안합니다. 구체적으로, RNN의 은닉 상태에 제약 조건을 부여하여 이러한 피드백 방식을 실현하였습니다. 피드백 블록은 피드백 연결을 처리하고 강력한 고차 표현을 생성하도록 설계되었습니다. 제안된 SRFBN은 초기 재구성 능력이 우수하며, 단계적으로 최종 고해상도 이미지를 생성할 수 있습니다. 또한, 다중 종류의 화질 저하로 인해 손상된 저해상도 이미지를 처리하기 위해 네트워크가 복잡한 작업에 적합하도록 커리큘럼 학습 전략을 도입하였습니다. 광범위한 실험 결과는 제안된 SRFBN이 최신 방법들과 비교하여 우월함을 입증하였습니다. 코드는 https://github.com/Paper99/SRFBN_CVPR19에서 제공됩니다.