국소부위 패턴 표현을 위한 샘플링 기반 초해상도 U-Net (Sampling-based Super Resolution U-net for Pattern Expression of Local Areas)

서지정보

· 발행기관 : 한국인터넷방송통신학회
· 수록지 정보 : 한국인터넷방송통신학회 논문지 / 22권 / 5호 / 185 ~ 191페이지
· 저자명 : 이교석, 갈원모, 임명재

초록

본 연구에서는 U-Net, 잔차 신경망, 서브 픽셀 컨볼루션을 기반으로 새로운 초해상도 신경망을 제안한다.
U-Net의 최대 풀링으로 인해 세부적인 정보의 손실이 일어나는 것을 막기 위해 서브 픽셀 컨볼루션을 활용한 다운 샘플링 그리고 연결을 제안한다. 이는 필터 안의 최대 값만으로 새로운 피처맵을 만드는 최대 풀링과 다르게 필터 안의 모든픽셀을 사용한다. 2x2 크기의 필터가 지나가면서 왼쪽 위, 오른쪽 위, 왼쪽 아래, 오른쪽 아래의 픽셀들로만 이루어진피처맵을 만든다. 이를 통해 크기가 절반이 되고, 피처맵이 개수가 4배가 된다. 그리고 연산량을 줄이기 위해 두 가지방법을 제안했다. 첫 번째는 U-Net의 업 컨볼루션 대신 연산량이 없고, 성능이 더 좋은 서브 픽셀 컨볼루션을 사용한다.
두 번째는 U-Net의 연결 층 대신 두 피처 맵을 더하는 층을 사용한다. 밴치 마크 데이터 세트로 실험한 결과 스케일2의 set5 데이터를 제외하고 모든 스케일 및 벤치마크 데이터 세트에서 더 나은 PSNR 값을 보여주고, 국소부위의 패턴을 명확하게 표현할 수 있었다.

영어초록

In this study, we propose a novel super-resolution neural network based on U-Net, residual neural network, and sub-pixel convolution. To prevent the loss of detailed information due to the max pooling of U-Net, we propose down-sampling and connection using sub-pixel convolution. This uses all pixels in the filter, unlike the max pooling that creates a new feature map with only the max value in the filter. As a 2x2 size filter passes, it creates a feature map consisting only of pixels in the upper left, upper right, lower left, and lower right. This makes it half the size and quadruple the number of feature maps. And we propose two methods to reduce the computation. The first uses sub-pixel convolution, which has no computation, and has better performance, instead of up-convolution. The second uses a layer that adds two feature maps instead of the connection layer of the U-Net. Experiments with a banchmark dataset show better PSNR values on all scale and benchmark datasets except for set5 data on scale 2, and well represent local area patterns.

참고자료

· 없음