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#309
summarized by : Shoma Iwai
どんな論文か？
画像のテクスチャラベル等を使い，超解像手法の性能を分析した論文．超解像でよく用いられるデータセットには，複雑性の観点でバイアスが含まれることを確かめた．より複雑な画像を学習データとすることで，学習時間の短縮と性能改善が実現できた．また，テクスチャラベルの中にはbi-cubicによる拡大と性能差が少ないものがあることや，超解像した結果ラベルが変化してしまう場合があることを示した．
新規性
画像の複雑性やテクスチャラベルを使い，超解像の性能とデータセットの分布を総合的に分析した点．学習データを戦略的に集めるためのシンプルな方法を提案した点．テクスチャラベルと超解像性能の関係を調査した点．
結果
各データセットのテクスチャラベルを推定し，データセットにバイアスが存在することを確認した．テクスチャラベルが超解像の難易度の尺度になりうることを示した．いくつかのラベルでは，bicubicと深層学習手法の性能差が非常に小さいことを示した．超解像を施した結果，予測されるテクスチャラベルが最大70％の画像で変化した．
その他（なぜ通ったか？等）
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