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Seungmin Oh (Chonnam National University) Sangwon Oh (Chonnam National University) Hyeju Shin (Chonnam National University) Jinsul Kim (Chonnam National University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 The Journal of Contents Computing JCC Vol.3 No.2
발행연도
2021.12
수록면
375 - 380 (6page)
DOI
10.9728/jcc.2021.12.3.2.375

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Super resolution is a technology that converts low-resolution images into high-resolution images, and super resolution technologies using deep learning have recently been studied. The SRCNN model was first studied as a deep learning-based super-resolution technology, and the SRCNN model performs early up-sampling and learning using interpolation to perform super-resolution. In this paper, the best performance early up-sampling interpolation was investigated through the performance comparison of the early up-sampling method. Through this, it was found that the bicubic interpolation method derived good performance from up to 35% to at least 17% compared to other interpolation methods.
#Super Resolution #Early Up-sampling #Interpolation #Deep Learning

목차

Abstract
1 Introduction
2 Related Research
3 Experiment
4 Result
5 Conclusion
References

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