Оцінювання якості моделей та методів глибокого навчання для формування суперроздільних зображень

• Дата: 2025
• Автори: Lanko, Anna, Nedashkovskaya, Nadezhda
• Формат: Стаття
• Мова: Англійська
• Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2025
• Теми: задача SISR; оцінювання якості; генеративні моделі; методи глибокого навчання; згорткова нейронна мережа; залишкове навчання; рекурсивне навчання; тонке налаштування попередньо навчених моделей; перцептивна метрика; LPIPS; багатокритеріальний аналіз розв’язань; набір даних DIV2K; порогові значення для прийнятних і високоякісних згенерованих зображень
• Онлайн доступ: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/351424
• Назва журналу: System research and information technologies

This article examines evaluation metrics for the results of super-resolution image generation in solving the SISR task. The study comprises two experiments: the implementation of custom network architectures for SRGAN, VDSR, and SRCNN, and fine-tuning of pre-trained SRGAN, VDSR, and SRCNN models. An...