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#521
summarized by : Ho Ching Chiu
どんな論文か？
一つのLR画像には対応しうるSR画像がたくさんあるので、その中からdownsampleしたら元のLR画像に戻るように逆方向にも訓練。Ground truth HRが存在しないLR画像、HRとdownsampled LRのペア両方を訓練に使う。
新規性
Cycle consistencyと比べてLR/HRペアのデータも使うので似たような効果がある上に、より訓練しやすい。
結果
より少ないパラメータでRCAN, SANなどと比べて同等かそれ以上のPSNR/SSIMスコアを出している。
その他（なぜ通ったか？等）
１．architectureのU-netの必要性が分からない。upsample branchだけでもclosed-loopは成立するはずでは？
２．似たようなアイデアで9879のPULSEの論文がある
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