최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국융합신호처리학회논문지 = Journal of the Institute of Convergence Signal Processing, v.23 no.3, 2022년, pp.160 - 165
이여진 (부경대학교 전자정보통신공학부) , 박한훈 (부경대학교 전자정보통신공학부)
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.
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....
C. Ledig, et al., "Photo-realistic single image?superresolution using a generative adversarial?network," Proc. of CVPR, pp. 105-114, 2017.
G. Hinton, et al., "Distilling the knowledge in a?neural network," Proc. of NIPS, 2014.
Y. Zhang, et al.,"Deep mutual learning," Proc. of?CVPR, pp. 4320-4328, 2018.
A. Romero, et al., "FitNets: hints for thin deep?nets," Proc. of ICLR, 2015.
N. Komodakis and S. Zagoruyko, "Paying more?attention to attention: improving the performance of?convolutional neural networks via attention?transfer," Proc. of ICLR, 2017.
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.
Z. He, et al., "Fakd: feature-affinity based knowledge?distillation for efficient image super-resolution," Proc.?of ICIP, pp. 518-522, 2020.
C. Dong, C. C. Loy, K. He, and X. Tang, "Image?super-resolution using deep convolutional networks,"?Proc. of ECCV, pp. 184-199, 2014.
I. J. Goodfellow, et al., "Generative adversarial?networks," arXiv preprint arXiv:1406.2661, 2014.
K. Simonyan and A. Zisserman, "Very deep?convolutional networks for large-scale image?recognition," arXiv preprint, arXiv:1409.1556, 2014.
X. Wang, et al., "ESRGAN: enhanced super?resolution generative adversarial networks,"?Proc. of ECCV, pp. 63-79, 2018.
Y. Choi and H. Park, "Improving ESRGAN with an?additional image quality loss," Multimedia Tools and?Applications, 2022.
E. Agustsson and R. Timofte, "Ntire 2017 challenge?on single image super-resolution: dataset and?study," Proc. of CVPRW, pp. 126-135, 2017.
M. Bevilacqua, et al., "Low complexity single image?super-resolution based on nonnegative neighbor?embedding," Proc. BMVC, 2012.
R. Zeyde, et al., "On single image scale-up using?sparse-representations," Proc. of Int. Conf. on?Curves and Surfaces, pp. 711-730, 2010.
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.
J.-B. Huang, et al., "Single image super-resolution?from transformed self-exemplars," Proc. of CVPR,?pp. 5197-5206, 2015.
C. Ma, et al., "Learning a no-Reference quality?metric for single-image super-resolution," CVIU,?vol. 158, pp. 1-16, 2017.
A. Mittal, et al., "Making a completely blind image?quality analyzer," IEEE Signal Processing Letters,?vol. 20, no. 3, pp. 209-212, 2013.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.