Python딥러닝 썸네일형 리스트형 Python으로 저해상도 이미지 해상도 복원(Super-Resolution) 구현하기 1. Super-Resolution을 처음 도입하며 가장 크게 착각한 점저해상도 이미지를 고해상도로 복원하면 모든 문제가 해결될 것이라 기대했다. 특히 CCTV 캡처, 오래된 장비 영상, 모바일 업로드 이미지에서는 해상도만 높이면 정보가 살아날 것이라 믿었다. 그러나 실제로는 “선명해 보인다”와 “의미가 살아난다”는 전혀 다른 문제였다. 공정 라인과 실사용 환경에서는 보기 좋은 이미지가 아니라 판단 가능한 이미지가 필요했다.2. 해상도 복원 결과가 폐기된 가장 흔한 이유가장 많이 버려진 결과는 텍스처가 과도하게 생성된 이미지였다. Super-Resolution 모델은 디테일을 ‘복원’한다기보다 ‘추정’한다. 이 과정에서 실제 존재하지 않았던 패턴이 만들어졌고, 이는 산업·보안·분석 환경에서 치명적인 문제.. 더보기 이전 1 다음
