#508
summarized by : Ho Ching Chiu
Structure-Preserving Super Resolution With Gradient Guidance

どんな論文か?

SRを線が明確にあれば残りは着色作業と考える研究。従来pixel-wise lossの手法では平均を取ってしまうから線がぼやける。対策として画像スペースとは別にLR画像から勾配マップを取ってそれをHR画像の勾配マップに一致するように勾配マップのSRを平行に学習。SRした勾配マップを生成器の最終層の手前にぶち込んでガイドとして役立たせる。
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新規性

同上+あらゆるGANに対してもorthogonalに乗せることができる

結果

SRGANのような線のゆがみがなく、PI, LPIPSはESRGAN五個のデータセットでより良い、PSNR, SSIMはギリギリでESRGANよりよい。

その他(なぜ通ったか?等)

発想は極めてシンプルですが誰もやっていなかったのが驚き。