Squeeze and Excitation Block을 사용한 BasicVSR 모델 필터링 연구

초록

본 논문은 BasicVSR 모델을 개량하여 특징 맵을 필터링할 수 있도록 개선된 모델을 제안한다. 기존 모델은 인접한 프레임을 바탕으로 학습하지만, 학습에 악영향을 끼칠 수 있는 특징까지 학습에 이용하는 단점이 있다. 따라서 기존 모델에 필터링 모듈을 추가하여 모델이 학습에 적절한 특징 맵을 선택하도록 개선한다. 필터링의 성능을 효과적으로 검증하기 위해 2D 애니메이션 동영상 데이터 세트를 사용한다. 필터링이 추가된 BasicVSR 모델은 AVC-Train 데이터 세트로 학습하며, AVC-Test 데이터 세트로 테스트한다. 성능 측정 지표 결과 필터링이 동영상 초해상화 모델의 학습에 효과적임을 알 수 있다.

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