Be the only one, not the best one

https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1826343574171982/

안녕하세요! super resolution과 관련한 정말 기초적인 질문이 있어 왔습니다!ㅜ.ㅜ

이미지 분류는 resnet과 같은 CNN 기반의 모델, detection은 yolo 등과 같이 각 task의 대표적인(상징적인?) 모델이 있습니다.(sota가 아니더라도..)

Super resolution에서는 어떤 모델이 대표적인, 혹은 많이 사용되는지 궁금합니다!

가장 대표적인 모델은 SRGAN이 아닐까 싶습니다
https://arxiv.org/abs/1609.04802

https://hoya012.github.io/blog/SIngle-Image-Super-Resolution-Overview/

제 블로그에 Super Resolution 관련하여 정리해둔게 있어서 참고하시면 좋을 것 같습니다.

State of the art in single image super resolution!

For project and code/API/expert requests: https://www.catalyzex.com/paper/arxiv:2007.04344

Excessive amounts of convolutions and parameters usually consume high computational cost and more memory storage for training a Super Resolution model, which limits their applications to Super Resolution with resource constrained devices in real world. To resolve these problems, researchers propose a lightweight enhanced Super Resolution convolutional neural network