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[3I4-GS-7a-05] 深層教師なし学習ネットワークを用いた単一画像の超解像
キーワード：深層学習、超解像、教師なし学習、未知の劣化モデル、生成ネットワーク
単一画像の超解像技術は深層学習の発展に伴い大きく進歩している．これらの多くの手法はbicubicダウンサンプリングなどの既知劣化モデルを用いて高解像度（HR）画像から低解像度（LR）画像を生成し，事前に用意された画像ペアを用いてHR画像を予測できる深層モデルを学習する．このように作成したデータセットを用いて完全教師あり学習法で構築したネットワークでは複雑な劣化モデルを持つ実LR画像への適応は困難である．そのため本研究では未知の劣化モデルに対しても対応可能な教師なし学習ネットワークを提案する．提案手法では畳込みネットワークの構造自体が豊富な画像プライア（Priors）を持つことに注目し，LR画像のみでHR画像の潜在構造とその劣化モデルを同時に学習するend–to–end枠組を開発する．HR画像を予測するエンコーダ・デコーダ生成ネットワークと劣化演算を行う特殊なdepth–wise convolution層を設計し,joint最適化により同時学習を実現する．公開されたベンチマークデータセットを用いて提案手法の有効性を検証し，未知の劣化モデルで観測されたLR画像に対しても精度の向上が確認した．
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