Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Connections

denoising and superresolution 에 적용 가능한 모델

특징

  • symmetric convolution (convolution-deconvolution) encode-decode 구조
  • skip connections 을 이용 (U-Net구조) 더 깊은 모델을 생성 가능

구조 

  • input image size 243×243
  • n개 layer 3×3 stride conv layer
  • n개 deconv layer
  • skip connection
skip connection 을 사용하지 않을 시 네트워크가 깊어질시 수렴이 되지 않았다고 한다.

학습

  • Adam 사용
  • lr 1e-4
  • 50 × 50 patch
  • Berkeley Segmentation Dataset (BSD)300 이미지를 사용
    denoise를 위해서는 gaussian noise를 첨가

결과

denoise 결과
sr결과

분석

SR 아키텍쳐에 encode-decode 구조를 사용한 것이 인상이 깊으며 SR 아키텍쳐를 denoise에 적용한다는 것이 contribution이다. 그러나 개인적으로 VDSR과 같은 SR아키텍쳐를 이용하여 denoise 학습 혹은 deconvolution을 sub-pixel cnn 으로 변경시에 결과가 궁금하다.

references

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