NNの画像関係の調査

74：karino2：2017/07/31(月) 22:31:14: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network
https://arxiv.org/abs/1609.04802

SISRのGANを使った版。SRGANという略称をつけてる。
ロスとしてはstyle transferを参考に、ネットワークの途中のフィーチャーのl2ノルムと、GANのdescriminatorを騙せなかった度合いの対数尤度（かな？6）の和をロスとする。

ネットワークは2.1に書いてある（generatorの方も2.1に書いてある）。
fig 4がそれ。

生成側はfeed forwardネットワークとしてVGGを使うと書いてあるが、res block解かskip connection がついているからResNetの亜種では無かろうか？
33, 24, 32, 28, 48の寄せ集めという感じで個々の論文見ないと良く分からないが、まぁコード読ませてもらう方が早そうな気もする。
まぁいい。

で、descriminatorも44に基本的にはしたがって49のカーネルも足してあるとか。

どちらもFig.4を見る限りは結構シンプルに見える。

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