NNの画像関係の調査

86：名無しさん：2017/08/06(日) 15:58:12: >>77 論文のurl。
https://arxiv.org/abs/1603.08155
87：karino2：2017/08/06(日) 19:28:43: 次はこの Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Networkを読む。
https://twitter.com/yohei_kikuta/status/894107330760933377

>>74 もRes blockと同じweightのrecursionを使ってた気がするが。
88：karino2：2017/08/07(月) 21:42:16: この論文はネットワーク構造が詳しく載ってて良いね。
実装出来そうな気がする。
ロスはpixel wiseな自乗誤差か。
画像は291枚ということでSRCNNよりちょっと多いが似たようなもの。

で、トレーニングは4日かかる、との事なのでこれもSRCNNと同じ感じやね。
89：karino2：2017/08/07(月) 21:54:02: 読み終わった。
全体的にSRCNNのネットワーク構造変えただけでセッティングはほとんど一緒ね。
試すのは簡単そうだけど、4日トレーニングにかかるからpercepual lossの方がいいかなぁ。
90：karino2：2017/08/09(水) 22:11:44: >>74 をもうちょっとしっかり読み直し。
ジェネレータはRecursiveにはしてないResBlock重ねた物で、>>87 から参照されてた奴に見える。
で、最終的にはトレーニングしたジェネレータを使う訳ね。
LR版のパッチは拡大せずそのまま食わせるっぽい。
content lossはpeceptual loss。
discpiminaterは普通のCNNに見えるが、44に従ってるとか。

44はUnsupervised representation learning with deep convolutional generativa adversarial networks だそうで。
これは後で読もう。
91：名無しさん：2017/08/09(水) 23:15:42: >>90 これ、オリジナルのDCGANの論文じゃん。

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