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#433
summarized by : shirouchi satoshi
どんな論文か？
低解像度(LR)画像を高解像度(HR)に回復することが目的、単一画像超解像(SISR)。参照(Ref)画像を使う参照ベースの超解像(RefSR)は高解像度に回復することで有望であるが、Ref画像の類似度が低いと品質は落ちる。本研究はあまり関係のないRef画像からでも強いロバスト性を持たせる。具体的にはRef画像とのマッチングを、生のピクセル空間で行うのではなく、neural空間で行う。
新規性
flownetsではRef画像はinput画像と同等の内容で、位置もほぼ同じでないとうまく対応できてていなかったが、neural特徴空間でLR画像と、Ref画像を低画質にした画像とのswapを決めることで強い頑強性を持たせた。
結果
Ref画像とLR画像とで様々な類似性をもったデータセットCUFED5でsota。定性的にも既存のflownetsと比較するときれいな画像が作れている。
その他（なぜ通ったか？等）
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