Introduction

Introduce our project!

Super resolution이라는 분야 - 저해상도 이미지를 고해상도로 복구하는 방법을 연구하는 분야이다. 활용은, 범죄 관련 수사에서 감시카메라 (CCTV)에서의 저화질 이미지를 고화질로 복구하여 수사에 활용하기도 하며(범죄자의 얼굴 이미지 해상도 개선, 자동차 번호판 해상도 개선 등), 옛날, 좋지 못한 화질의 이미지를 복구하는 작업에도 활용하며, 저해상도 이미지 / 영상을 고해상도 모니터에 띄울 때 모니터 해상도에 재조정할 때 활용하기도 한다.

• Super resolution은 오랜 기간 연구가 진행되어온 분양이다. 2014년부터 딥러닝을 기반으로 한 기법들이 많이 발전해왔지만, 여전히 그 능력이 부족하다. 특히나 얼굴에 있어서는, 극단적으로 화질이 좋지 않은 얼굴 이미지의 경우, 능력 부족이 나타난다.

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Super-FAN

change your low quality picture to high quality

Super resolution은 오랜 기간 연구가 진행되어온 분양이다. 2014년부터 딥러닝을 기반으로 한 기법들이 많이 발전해왔지만, 여전히 그 능력이 부족하다. 특히나 얼굴에 있어서는, 극단적으로 화질이 좋지 않은 얼굴 이미지의 경우, 능력 부족이 나타난다. 학습에 활용하는 데이터가 얼굴에 특화된 데이터가 아닌, 일반적인 이미지들을 갖고 학습을 했기 때문에 얼굴에 활용할 때에 좀 덜 좋은 성능을 보일 수도 있다. 하지만, 얼굴 데이터셋만을 가지고서 학습을 시키더라도 성능이 좋지 못하다. 신경망의 학습의 방향이 얼굴을 복구하는 것이 아닌, 주어진 이미지에 적절한 위치에 눈 코 입 등을 그냥 그려넣게 되기 때문이다. 그러므로 본 의도와는 다른 방향으로 학습이 진행된다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하고자 한다.

• Solution: 신경망이 복구한 이미지에 대해 얼굴의 랜드마크를 추출하여, 그 랜드마크가 잘 추출이 되는지를 학습에 활용한다.
• 결과물: 얼굴 Super-resolution에 있어서 가장 좋은 성능을 보이고 있다.
• 필요성: 1. 현재 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 따라서 현재 현장에서의 저해상도 얼굴이미지 복구 작업이 필요할 때 활용할 수 있다. 2. 추후 연구에 활용하기 위해 필요하다. 추후 또 다른 얼굴 Super resolution에 대한 연구가 진행되었을 때, 성능이 얼마나 향상되었는가를 비교하기 위해서 필요하다.

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Github Usage

How do we use github for our project

본 오픈소스를 개발하는데 있어서 github을 프로젝트를 개발하는데 이용하였다.

각각 맡은 파트를 개인 repository에서 수정하여서 commit하였고, branch를 생성하여 개발을 하였다.

Github 활용을 최대화 하기위해서, Issue의 기능을 활용하였다. 한 팀원이 pull이 되지 않는 에러가 발생하여서 issue에 그 에러를 comment하였고 각자가 의견을 달아서 문제를 해결하기위해 노력하였다.

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• Date: January 2017
• Client: Lines
• Category: Branding

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• Date: January 2017
• Client: Southwest
• Category: Website Design

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• Date: January 2017
• Client: Window
• Category: Photography

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