오늘 살펴 볼 논문은 2021년 ICCV에서 발표된 논문인 "Mutual Affine Network for Spatially Variant Kernel Estimation in Blind Image Super-Resolution" [1] 이다. Introduction 본 논문에서 말하는 기존 연구들의 문제점은 크게 두 가지로 나뉜다. 대부분의 기존 SR method 들은 blur kernel이 이상적이며 고정된 경우라고 가정한다. 즉, 고정된 bucubic kernel을 사용하여 데이터셋 전체에 대해 down-sampling을 수행한 것을 모델의 입력으로 두기 때문에 이러한 이상적인 데이터에 한정되어 모델이 학습된다. 이를 다른 말로 표현하면 이상적인 경우를 벗어날 수 있는 여지가 있는 실제 환경에서는 ..
