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(서울대학교) (서울대학교) (선문대학교) (서울대학교)
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한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제20권 제11호
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    초록·키워드

    In super-resolution, various methods with Convolutional Neural Network(CNN) have recently been proposed. CNN based methods provide much higher image quality than conventional methods. Especially, VDSR outperforms other CNN based methods in terms of image quality. However, it requires a high computational complexity which prevents real-time processing. In this paper, the method to apply a deconvolution layer to VDSR is proposed to reduce computational complexity. Compared to original VDSR, the proposed method achieves the 4.46 times speed-up and its degradation in image quality is less than –0.1 dB which is negligible.

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      UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-004-001555081