RankSRGAN: 이미지 초해상도를 위한 순위 결정기 기반 생성적 적대 네트워크

생성적 적대 네트워크(GAN)는 단일 이미지 슈퍼 리졸루션(SISR)에서 현실적인 세부 정보를 복원하는 잠재력을 보여주었습니다. 슈퍼 리졸루션 결과의 시각적 품질을 더욱 개선하기 위해, PIRM2018-SR 챌린지는 PI, NIQE, Ma와 같은 지각 메트릭스를 사용하여 지각 품질을 평가했습니다. 그러나 기존 방법들은 이러한 미분 불가능한 지각 메트릭스를 직접 최적화할 수 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 생성자를 지각 메트릭스 방향으로 최적화하는 랭커를 포함한 슈퍼 리졸루션 생성적 적대 네트워크(RankSRGAN)를 제안합니다. 구체적으로, 먼저 지각 메트릭스의 행동을 학습할 수 있는 랭커를 훈련시키고, 그 다음에 새로운 순위-콘텐츠 손실(rank-content loss)을 도입하여 지각 품질을 최적화합니다. 제안된 방법의 가장 매력적인 부분은 다양한 SR 방법들의 장점을 결합하여 더 나은 결과를 생성할 수 있다는 것입니다. 광범위한 실험 결과는 RankSRGAN이 시각적으로 만족스러운 결과를 달성하고, 지각 메트릭스에서 최신 성능을 보임을 보여줍니다. 프로젝트 페이지: https://wenlongzhang0724.github.io/Projects/RankSRGAN