$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

상호증류를 통한 SRGAN 판별자의 성능 개선
Performance Improvement of SRGAN's Discriminator via Mutual Distillation 원문보기

한국융합신호처리학회논문지 = Journal of the Institute of Convergence Signal Processing, v.23 no.3, 2022년, pp.160 - 165  

이여진 (부경대학교 전자정보통신공학부) ,  박한훈 (부경대학교 전자정보통신공학부)

초록

상호증류는 교사 네트워크 도움 없이 다수의 네트워크 사이에 지식을 전달함으로써 협력적으로 학습하도록 유도하는 지식증류 방법이다. 본 논문은 상호증류가 초해상화 네트워크에도 적용 가능한지 확인하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 상호증류를 SRGAN의 판별자에 적용하는 실험을 수행하고, 상호증류가 SRGAN의 성능 향상에 미치는 영향을 분석한다. 실험 결과, 상호증류를 통해 판별자의 지식을 공유한 SRGAN은 정량적, 정성적 화질이 개선된 초해상화 영상을 생성하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Mutual distillation is a knowledge distillation method that guides a cohort of neural networks to learn cooperatively by transferring knowledge between them, without the help of a teacher network. This paper aims to confirm whether mutual distillation is also applicable to super-resolution networks....

주제어

참고문헌 (19)

  1. C. Ledig, et al., "Photo-realistic single image?superresolution using a generative adversarial?network," Proc. of CVPR, pp. 105-114, 2017. 

  2. G. Hinton, et al., "Distilling the knowledge in a?neural network," Proc. of NIPS, 2014. 

  3. Y. Zhang, et al.,"Deep mutual learning," Proc. of?CVPR, pp. 4320-4328, 2018. 

  4. A. Romero, et al., "FitNets: hints for thin deep?nets," Proc. of ICLR, 2015. 

  5. N. Komodakis and S. Zagoruyko, "Paying more?attention to attention: improving the performance of?convolutional neural networks via attention?transfer," Proc. of ICLR, 2017. 

  6. L. Zhang, J. Song, A. Gao, J. Chen, C. Bao, and K.?Ma, "Be your own teacher: improve the performance?of convolutional neural networks via self distillation,"?Proc. of ICCV, pp. 3713-3722, 2019. 

  7. Z. He, et al., "Fakd: feature-affinity based knowledge?distillation for efficient image super-resolution," Proc.?of ICIP, pp. 518-522, 2020. 

  8. C. Dong, C. C. Loy, K. He, and X. Tang, "Image?super-resolution using deep convolutional networks,"?Proc. of ECCV, pp. 184-199, 2014. 

  9. I. J. Goodfellow, et al., "Generative adversarial?networks," arXiv preprint arXiv:1406.2661, 2014. 

  10. K. Simonyan and A. Zisserman, "Very deep?convolutional networks for large-scale image?recognition," arXiv preprint, arXiv:1409.1556, 2014. 

  11. X. Wang, et al., "ESRGAN: enhanced super?resolution generative adversarial networks,"?Proc. of ECCV, pp. 63-79, 2018. 

  12. Y. Choi and H. Park, "Improving ESRGAN with an?additional image quality loss," Multimedia Tools and?Applications, 2022. 

  13. E. Agustsson and R. Timofte, "Ntire 2017 challenge?on single image super-resolution: dataset and?study," Proc. of CVPRW, pp. 126-135, 2017. 

  14. M. Bevilacqua, et al., "Low complexity single image?super-resolution based on nonnegative neighbor?embedding," Proc. BMVC, 2012. 

  15. R. Zeyde, et al., "On single image scale-up using?sparse-representations," Proc. of Int. Conf. on?Curves and Surfaces, pp. 711-730, 2010. 

  16. D. Martin, et al., "A database of human segmented?natural images and its application to evaluating?segmentation algorithms and measuring ecological?statistics," Proc. ICCV, vol. 2, pp. 416-423, 2001. 

  17. J.-B. Huang, et al., "Single image super-resolution?from transformed self-exemplars," Proc. of CVPR,?pp. 5197-5206, 2015. 

  18. C. Ma, et al., "Learning a no-Reference quality?metric for single-image super-resolution," CVIU,?vol. 158, pp. 1-16, 2017. 

  19. A. Mittal, et al., "Making a completely blind image?quality analyzer," IEEE Signal Processing Letters,?vol. 20, no. 3, pp. 209-212, 2013. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로