Abstract기존 coarse-to-fine 전략의 여러 서브 네트워크를 쌓아 다중 스케일 입력 이미지를 처리, 하위~상위 네트워크로 이미지 선명도를 점차 개선한다.이러한 coarse-to-fine 전략은 높은 계산 비용을 초래.본 논문은 MIMO-UNet (Multi Input Multi Ouput)을 제시.MIMO-UNet은 다중 스케일 서브 네트워크를 쌓아 올리는 방식의 단점을 극복.단일 네트워크에서 다중 스케일 입력과, 출력을 효율적으로 처리하는 방식을 제안한다.이를 통해 Deblurring 문제에 성능, 효율성을 개선했다.  Introduction초기 CNN을 기반으로 blur kernel을 추정하여 deconvolution으로 Deblurring을 수행.이후 end-to-end 접근법으로 b..

UNet UNet은 FCN(Fully Convolutional Network)을 수정하고 확장한 End-to-End 모델로, 모델 구조가 U 모양이라 U-Net이라 명칭 되었다. 2021/01/07 - [DeepLearning/개념] - [Segmentation] FCN, Fully Convolutional Network [Segmentation] FCN, Fully Convolutional Network Segmentation? Segmentation이란 이미지상의 물체들을 픽셀 단위로 분할, 검출하는 것이다. Segmentation은 구체적으로 Sementic Segmentation과 Instance Segmentation으로 나뉜다. Sementic Segmentation은.. wjs7347.tis..