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오늘 살펴 볼 논문은 2020년 CVPR에서 발표된 논문인 "Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution" [1] 이다. 해당 논문은 "Deep Blind Video Super-Resolution" [2] 이라는 논문의 latent frame restoration 파트 (MAP 프레임워크를 통해 HR 이미지를 추론하는 데 있어서 FFT 기반의 수식을 이끌어냄) 의 기반이 된 논문이라 할 수 있다. 논문 제목에 맞게 '펼치다' 라는 의미를 담고 있는 unfolding 알고리즘을 통해 data term, prior term 두 가지 sub-problem을 해결하는 문제로 변환하였다는 점이 이 논문의 핵심이며, 실제 딥러닝 모델이 활용되는 부분은 prior term..

오늘 살펴 볼 논문은 2021년 ICCV에서 발표된 논문인 "Deep Blind Video Super-Resolution" [1] 이다. 해당 논문은 1) 기존의 MAP (Maximum a posteriori) 기반의 많은 연구들이 직접 hand-crafted priors를 구해야 하기 때문에 문제를 해결하기에 복잡해 질 수 있으며, 2) 대부분의 딥러닝 기반의 VSR 모델들은 Blur kernel을 알고 있다는 가정하에 설계되었으므로 결과 이미지가 over-smoothed 될 수 있다는 단점을 가진다는 점을 들어 문제를 제기하였다. 따라서, 본 논문에서는 두 가지 방법을 모두 결합한 VSR 딥러닝 모델을 제안하였다. 1) Revisiting Variational Methods 제안하는 딥러닝 모델의 기..