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#75
summarized by : Tong Zheng
どんな論文か？
SISR(Single-image-super-resolution、正解画像がある場合、教師あり学習で単一画像の超解像)。従来手法（十年以上前）であるDictionary-based super-resolutionからアイデアを得て手法を提案。
新規性
Dictionary-based super-resolutionでしか使わない高解像度DictionaryをDCNに導入した。高解像度Dictionaryを生成できるサブネットを学習。高解像度Dictionaryは、高解像度画像でしか存在しないテクスチャや形状の集合。高解像度Dictionaryと低解像度画像から抽出された特徴を結合し高解像度画像を生成。
結果
DIV2Kデータセットでの定量精度が総じていえば従来手法に及ばない、定性結果も微妙。それでも採択された？
その他（なぜ通ったか？等）
古い手法であるDictionary-based super-resolutionの発想をDeep-learningに適用した。
https://github.com/shuntama/srdd
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