(1) 서론 및 연구 배경문제 정의Super-Resolution(SR) 문제는 단일 저해상도(LR) 이미지를 고해상도(HR) 이미지로 복원하는 작업전통적인 SR 접근 방식은 픽셀 간 L2 거리 기반 손실(MSE)로 학습 → PSNR은 높지만, 시각적 품질은 저하됨.보통 결과 이미지가 부드럽고 디테일이 손실됨기존 방식의 한계MSE 중심 모델들은 blur된 결과를 생성하며, 사람이 보기에는 부자연스러움.사람의 시각 인지는 텍스처, 구조적 일관성, edge sharpness에 민감한데, MSE는 이 부분을 고려하지 않음.대표적인 기존 모델SRCNN(Dong et al., 2014): CNN기반 SR의 시작VDSR(Kim et al., 2016): residual기반 구조 도입하지만 둘 다 MSE 기반 loss..

CutPasteCutPaste Model은 이미지 기반 이상 탐지(Anomaly Detection)를 위한 Self-Supervised Learning 프레임워크이다. 이 모델은 정상(Normal) 데이터만 활용해 학습하고, 실제 결함(Anomaly) 데이터를 사용하지 않고 미지의 이상 패턴을 효과적으로 탐지할 수 있도록 설계되었다.Github CutPaste Download ZIP먼저, CutPaste .ZIP을 다운 받는다. 아래의 링크를 통해 다운 받을 수 있다.Download ZIP을 통해 다운받아준다.https://github.com/LilitYolyan/CutPaste GitHub - LilitYolyan/CutPaste: Unofficial implementation of Google "Cu..

Train CustomSRGAN 학습을 진행하기 위해 train.py를 custom해준다.train.py를 custom하는 이유는 이미 dataset을 custom하였기 때문이다.import osos.environ['TL_BACKEND'] = 'tensorflow'os: OS 관련 기능을 가져오는 모듈로, 여기서는 환경변수를 설정하는데 사용된다.os.environ: TensorLayerX(TLX) 백엔드 텐서플로우로 설정한다. TLX는 여러 백엔드를 지원하며, 해당 코드는 텐서플로우를 사용하겠다는 설정이다.import timeimport numpy as npimport tensorlayerx as tlxfrom tensorlayerx.dataflow import Dataset, DataLoadertime..

SRGANSRGAN은 Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network로, 간단하게 말하면 저화질을 고화질로 바꾸어주는 GAN 모델이다. Github SRGAN Download ZIP 먼저, SRGAN .ZIP을 다운 받는다. 아래의 링크를 통해 다운 받을 수 있다.Download ZIP을 통해 다운받아준다. https://github.com/tensorlayer/SRGAN GitHub - tensorlayer/SRGAN: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial NetworkPhoto-Realistic..