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#435
summarized by : Sou Uchida
どんな論文か？
二次統計量(共分散)によるChannel Attention(SOCA)を用いた超解像手法． 直接共分散を適用するのではなく，固有値分解して得た対角行列を正規化してからChannel Attentionを計算する．また，Residual Groupの頭尾にはNon-Local Moduleを配置している．
新規性
従来は平均や最大値などの一次統計量でGlobal Poolingを行っていたのに対し，提案手法では二次統計量の共分散を用いてAttentionをかける．
結果
Ablation Studyによってサブモジュールごとに精度向上を確認． 従来手法との比較にはBicubic Degradation(x2, x3, x4, x8)とBlur-downscale Degradation(x3)を用い，state-of-the-art達成(ただし，Manga109 x3 においてのみDBPNに劣る)．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/daitao/SAN でコードが公開されている．
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